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基于保险时间序列数据的预测方法及研究.魏俊婷.【摘要】：在学习了时间序列数据相关的知识后,本文选取了有关时间序列数据的问题进行学习研究,所以本文主要内容为对国内保险保费收入数据的分析研究以及预测。.以财险和寿险为例,给出了相应的数据分析...
医疗保险时间序列数据统计分析.付江浩.【摘要】：近几年,医疗保险一直是国家和人民所关注的社会焦点话题。.看病难,看病贵和医患纠纷的频繁发生使得医疗改革变得刻不容缓。.医疗改革对全世界而言都是一个难以解决的问题,它涉及到很多方面,特别是医疗...
【论文】我国人寿保险收入的时间序列分析我国人寿保险收入的时间序列分析_专业资料。本文选用我国人寿保险公司2005.01-2010.12期间的月度原保险收入为样本,采用ARIMA模型和Auto-Regressive模型进行了时间序列...
我国人寿保险收入的时间序列分析.【摘要】：本文选用我国人寿保险公司2005.01-2010.12期间的月度原保险收入为样本,采用ARIMA模型和Auto-Regressive模型进行了时间序列分析,结果显示模型具有较好的预测效果,可为我国人寿保险的监管和决策提供参考。.(如何获取...
影响我国保险业发展的因素分析.金融与财经JINRONGYUCAIJING影响我国保险业发展的因素分析王皎皎/南京大学商学院，江苏南京210008【摘要】本文运用1990-2012年时间序列数据，对影响我国保险业发展的因素进行实证分析。.结果表明：我国保险业的发展主...
由于医疗保险基金收支数据具有以下特点：以时间序列的形势出现，从产生到现在时间短暂、数据数量有限等。影响数据产生的因素众多，这正符合灰预测模型数据本身具有的少数据性、全信息性及灰因果性等特点[5]，经实证分析后，认为灰色预测模型较适合我国医疗保险基金收支情况的预测分析。
(时间序列分析论文.doc,关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR...
时间序列分析报告论文.doc,应用时间序列分析大作业年级姓名专业学号基于趋势拟合模型的河南省城镇居民人均消费时间序列分析与预测【摘要】文以2000-2011年河南省城镇居民人均消费支出和人均可支配收入统计数据为依据，用趋势拟合方法建立序列值随时间变化的回归模型，结果显示该回归...
满足对金融数据更深层次挖掘和主动挖掘的需求。传统的金融时间序列分析方法不能对金融数据进行较深层次的挖掘，尤其是不能主动地寻找隐含的信息与规律，通过数据挖掘技术能够较好地解
我国保险公司保费收入的时间序列预测,保费收入,ARIMA乘积季节模型,预测。采用时间序列分析方法,分别对我国保险业两大主要保险公司——中国人寿和中国人保公司寿险和财险业2004年8月～2010年8...
基于保险时间序列数据的预测方法及研究.魏俊婷.【摘要】：在学习了时间序列数据相关的知识后,本文选取了有关时间序列数据的问题进行学习研究,所以本文主要内容为对国内保险保费收入数据的分析研究以及预测。.以财险和寿险为例,给出了相应的数据分析...
医疗保险时间序列数据统计分析.付江浩.【摘要】：近几年,医疗保险一直是国家和人民所关注的社会焦点话题。.看病难,看病贵和医患纠纷的频繁发生使得医疗改革变得刻不容缓。.医疗改革对全世界而言都是一个难以解决的问题,它涉及到很多方面,特别是医疗...
【论文】我国人寿保险收入的时间序列分析我国人寿保险收入的时间序列分析_专业资料。本文选用我国人寿保险公司2005.01-2010.12期间的月度原保险收入为样本,采用ARIMA模型和Auto-Regressive模型进行了时间序列...
我国人寿保险收入的时间序列分析.【摘要】：本文选用我国人寿保险公司2005.01-2010.12期间的月度原保险收入为样本,采用ARIMA模型和Auto-Regressive模型进行了时间序列分析,结果显示模型具有较好的预测效果,可为我国人寿保险的监管和决策提供参考。.(如何获取...
影响我国保险业发展的因素分析.金融与财经JINRONGYUCAIJING影响我国保险业发展的因素分析王皎皎/南京大学商学院，江苏南京210008【摘要】本文运用1990-2012年时间序列数据，对影响我国保险业发展的因素进行实证分析。.结果表明：我国保险业的发展主...
由于医疗保险基金收支数据具有以下特点：以时间序列的形势出现，从产生到现在时间短暂、数据数量有限等。影响数据产生的因素众多，这正符合灰预测模型数据本身具有的少数据性、全信息性及灰因果性等特点[5]，经实证分析后，认为灰色预测模型较适合我国医疗保险基金收支情况的预测分析。
(时间序列分析论文.doc,关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR...
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