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基于ARIMA模型我国人口预测预测毕业论文.docx,基于ARIMA模型的我国人口预测预测前言人口问题是一个世界各国普遍关注的问题。人作为一种资源，主要体现在人既是生产者，又是消费者。作为生产者，人能够发挥其的主观能动性，加速科技进步，促进社会经济的发展；作为消费者，面对有限的自…
基于ARIMA模型的旅游人数预测分析论文.doc,PAGE\*MERGEFORMATPAGE\*MERGEFORMATI摘要青岛有着丰富的旅游资源，旅游业是青岛重要的经济来源之一。因此准确的预测旅游业的发展，合理有效的分配旅游资源，能够对环境、交通以及...
ARIMA模型在居民消费价格指数预测中的应用_论文网.时间：2012-03-01作者：秩名.论文导读:：时间序列预测方法的基本思想是：预测一个现象的未来变化时。.模型的表现形式。.居民消费价格指数反映的市场价格信号真实。.论文关键词：时间序列，ARIMA模型...
论文导读：时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支。从ARIMA模型可以得到它的时间序列预测图。实验根据某地区1997~2006年电力系统月负荷数据。电力系统，发表论文，基于时间序列分析的ARIMA模型分析及预测。
国内图书分类号：O211.61国际图书分类号：51理学硕士学位论文ARMA相关模型及其应用教授理学硕士概率论与数理统计理学院燕山大学ClassifiedIndex:O211.61U.D.C.:51DissertationMasterDegreeMODELABOUTARMAITSAPPLICATION...
论文的整个第三章建立ARMA模型，利用Eviews软件进行分析，并用2004-2006年北京月平均气温数据，对北京市的气温做实证分析。ARMA模型特征分析及其应用第二章ARMA模型分析的基本理论2.1时间序列2.1.1时间序列简介时间序列是指按时间顺序...
理的差分过程。因此，ARIMA模型被视为AR－MA模型的扩展，或是认为ARMA即ARIMA差分平稳后的特殊情况。ARMA模型多用于对时间序列的典型特征，难以作出判断的时间序列的预测。一般而言，自相关系数越大，持续时间越长，
ARIMA模型识别的工具为自相关系数（AC）和偏自相关系数（PAC）。自相关系数：时间序列滞后k阶的自相关系数由下式估计：其中是序列的样本均值，这是相距k期值的相关系数。称为时间序列的自相关系数，自相关系数可以部分的刻画一个随机过程的形式...
若偏自相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则建立MA模型；若偏自相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA模型。模型的阶数在确定之后，对ARMA模型进行参数估计，比较常用是最小二乘法进行参数估计。
提要本文建立了1952～2007年中国GDP的计量经济模型(ARIMA模型)。对有指数趋势的原始序列用单位根法和自相关图法判别差分后序列是否平稳，先通过最小BIC值建立计量经济模型中的时间序列模型，然后利用AIC和SBC准则判别所建立的模型...
基于ARIMA模型我国人口预测预测毕业论文.docx,基于ARIMA模型的我国人口预测预测前言人口问题是一个世界各国普遍关注的问题。人作为一种资源，主要体现在人既是生产者，又是消费者。作为生产者，人能够发挥其的主观能动性，加速科技进步，促进社会经济的发展；作为消费者，面对有限的自…
基于ARIMA模型的旅游人数预测分析论文.doc,PAGE\*MERGEFORMATPAGE\*MERGEFORMATI摘要青岛有着丰富的旅游资源，旅游业是青岛重要的经济来源之一。因此准确的预测旅游业的发展，合理有效的分配旅游资源，能够对环境、交通以及...
ARIMA模型在居民消费价格指数预测中的应用_论文网.时间：2012-03-01作者：秩名.论文导读:：时间序列预测方法的基本思想是：预测一个现象的未来变化时。.模型的表现形式。.居民消费价格指数反映的市场价格信号真实。.论文关键词：时间序列，ARIMA模型...
论文导读：时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支。从ARIMA模型可以得到它的时间序列预测图。实验根据某地区1997~2006年电力系统月负荷数据。电力系统，发表论文，基于时间序列分析的ARIMA模型分析及预测。
国内图书分类号：O211.61国际图书分类号：51理学硕士学位论文ARMA相关模型及其应用教授理学硕士概率论与数理统计理学院燕山大学ClassifiedIndex:O211.61U.D.C.:51DissertationMasterDegreeMODELABOUTARMAITSAPPLICATION...
论文的整个第三章建立ARMA模型，利用Eviews软件进行分析，并用2004-2006年北京月平均气温数据，对北京市的气温做实证分析。ARMA模型特征分析及其应用第二章ARMA模型分析的基本理论2.1时间序列2.1.1时间序列简介时间序列是指按时间顺序...
理的差分过程。因此，ARIMA模型被视为AR－MA模型的扩展，或是认为ARMA即ARIMA差分平稳后的特殊情况。ARMA模型多用于对时间序列的典型特征，难以作出判断的时间序列的预测。一般而言，自相关系数越大，持续时间越长，
ARIMA模型识别的工具为自相关系数（AC）和偏自相关系数（PAC）。自相关系数：时间序列滞后k阶的自相关系数由下式估计：其中是序列的样本均值，这是相距k期值的相关系数。称为时间序列的自相关系数，自相关系数可以部分的刻画一个随机过程的形式...
若偏自相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则建立MA模型；若偏自相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA模型。模型的阶数在确定之后，对ARMA模型进行参数估计，比较常用是最小二乘法进行参数估计。
提要本文建立了1952～2007年中国GDP的计量经济模型(ARIMA模型)。对有指数趋势的原始序列用单位根法和自相关图法判别差分后序列是否平稳，先通过最小BIC值建立计量经济模型中的时间序列模型，然后利用AIC和SBC准则判别所建立的模型...
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