Holt-Winters模型与X-11模型在预测中的比较研究

以实际数据为例,对一时间序列分别建立Holt-Winters模型与X-11模型并进行预测。从而对这两种统计模型进行比较研究,得出对于既有趋势又有季节性的时间序列进行预测X-11模型优于Holt-Winters模型。

X-11-ARIMA模型在麻疹疫情预测中的应用研究

探讨X-11-ARIMA方法在我国麻疹疫情的季节波动分析和短期预测中的应用,为及时采取预防措施提供理论依据.基于2004-2015年我国麻疹月发病人数数据,运用ARIMA乘积季节模型分析麻疹流行趋势并进行短期预测,运用X-11方法分析其季节波动和长期趋势.麻疹月发病人数带有稳定的季节效应,每年的4、5月份为麻疹高发期,9月至11月处于发病低谷期.X-11-ARIMA可用于麻疹发病的季节波动分析和短期预测.

基于时间序列季节调整的家用空调出口分析

家用空调出口量的数据序列中存在明显的季节效应,这会影响对家用空调出口整体趋势的分析及判断.针对这个问题,文章基于X-11模型对家用空调出口量的数据序列进行季节调整,消除其中的偶然因素,并利用SA S软件编程进行了实证分析.结果表明:2002年开始,我国空调出口量有非常显著的线性递增趋势,2008年下半年出现了明显的下滑,2009年初开始略有回升.

基于混合分解模式+误差自回归组合模型的中国GDP季度数据预测

本文采用来自国家统计局1992年以来的全国生产总值季度数据,运用时间序列分析的有关方法,分别对1992年至2018年的全国生产总值季度数据建立了混合分解模式+误差自回归组合模型和X-11模型,并用2019年四个季度和2020年前三个季度的数据验证与对比两个模型的预测效果,最终确定了混合分解模式+误差自回归组合模型为预测我国GDP季度数据的良好模型。最后,本文用该模型对我国2020年最后一个季度以及2021年的GDP季度数据进行预测。