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我国猪肉消费需求量的集成预测研究——运用ARIMA、VAR和VEC模型的实证分析.pdf

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简介：
本论文通过应用ARIMA、VAR及VEC等统计模型，对中国猪肉消费市场的历史数据进行深入分析与预测，为行业决策提供科学依据。 本段落研究了我国猪肉消费需求量的集成预测方法，并探讨其对稳定猪肉消费市场的重要性。通过构建ARIMA、VAR以及VEC模型，利用Granger因果检验筛选出显著影响因素，分别进行了我国猪肉消费量的预测工作。最终采用动态集成预测法综合三种模型的结果。通过对2009年至2011年期间的数据进行实证分析发现，在样本外测试中，该方法表现出更高的精度和稳定性。

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  • 我国猪肉消费需求量的集成预测研究——运用ARIMA、VAR和VEC模型的实证分析.pdf
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    本论文通过应用ARIMA、VAR及VEC等统计模型，对中国猪肉消费市场的历史数据进行深入分析与预测，为行业决策提供科学依据。 本段落研究了我国猪肉消费需求量的集成预测方法，并探讨其对稳定猪肉消费市场的重要性。通过构建ARIMA、VAR以及VEC模型，利用Granger因果检验筛选出显著影响因素，分别进行了我国猪肉消费量的预测工作。最终采用动态集成预测法综合三种模型的结果。通过对2009年至2011年期间的数据进行实证分析发现，在样本外测试中，该方法表现出更高的精度和稳定性。
     
  • 基于组合预测模型的猪肉价格预测研究
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    本研究构建了基于多种算法融合的组合预测模型，用于分析和预测猪肉市场价格走势，为相关产业提供决策参考。 本段落在分析了神经网络、灰系统和时间序列预测模型的基础上,设计了一种将其中两种模型组合的预测方法。该方法的主要思想是利用回归预测的思想，把预测过程分为因素预测和结果预测两部分，并分别采用不同的预测模型进行预测，以提高预测精度。通过这种方法对吉林省近期的生猪价格进行了预测，实验结果显示该方法比单独使用某一种预测方法具有更好的效果。此外，通过对不同组合方式的实验分析发现，灰系统与神经网络相结合的方法能够达到更高的预测准确性。
     
  • 猪肉价格ARIMA-GARCH模型分析_R语言_arima_garch_收益率预测
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    本文运用R语言中的ARIMA-GARCH模型对猪肉价格进行深入分析与建模，旨在准确预测其未来收益变化趋势。通过该模型的应用，揭示了猪肉市场价格波动的动态特性。 主要进行ARIMA-GARCH和ARIMA-TGARCH模型的分析，但在后续的GARCH模型图像拟合过程中遇到了一些问题。
     
  • ARIMA预测模型分析
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    ARIMA预测模型分析是一段探讨如何运用自回归整合移动平均模型进行时间序列数据分析和未来趋势预测的研究或报告。该方法结合了过去的观测值、滞后变量及误差项来构建统计模型，适用于经济、金融等领域中的数据预测与决策支持。 ARIMA预测模型非常适合初学者和专业人士参考使用。
     
  • 对中国城镇居民消费结构的ELES模型实证研究
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    本文运用ELES模型对中国城镇居民的消费结构进行了深入分析，探讨了收入变化对不同消费品需求的影响，并提出了相关政策建议。 消费在经济增长中占据重要位置，而合理的消费结构及其优化升级对于促进消费以及整个国民经济的稳定协调发展具有重要意义。近年来，基于ELES模型对中国城镇居民消费结构进行实证分析的研究表明了这一点。
     
  • 利用ARIMA模型预测社会消费品零售总额
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    本研究运用ARIMA时间序列分析方法，对社会消费品零售总额进行建模与预测，旨在为经济决策提供科学依据。通过历史数据拟合最佳模型，评估未来趋势。 本段落首先概述了ARMA模型及协整理论的基本思想，并利用Eviews软件建立了我国社会消费品零售总额的ARIMA模型，该模型较好地消除了数据中的问题。
     
  • 基于ARIMA乘积季节模型的图书借阅预测与实证研究
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    本研究运用ARIMA乘积季节模型对图书馆图书借阅量进行预测，并通过实际数据进行了验证，为图书馆资源管理提供科学依据。 本段落探讨了乘积季节模型在我校图书借阅预测中的应用，并通过分析我校2007年1月至2009年12月的月度图书借阅数据进行了实证研究。首先，采用差分方法使序列资料达到平稳状态，然后确定模型阶数并估计参数，最终建立了ARIMA(4,1,1)(1,1,1)12的乘积季节预测模型用于我校图书借阅情况。经过诊断检验后发现，该模型能够较好地拟合我校图书借阅数据。最后利用此模型对我校在2010年1月至6月期间的图书借阅进行了预测，并与实际结果进行对比验证了其有效性。
     
  • 基于多元线性回归模型分析我国煤炭消费量
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    本研究运用多元线性回归模型探讨影响中国煤炭消耗的关键因素，旨在提供减少能源消耗和促进可持续发展的政策建议。 煤炭是我国的主要能源来源，在我国经济快速发展的过程中发挥了关键作用。通过对过去15年的统计数据进行收集，并利用SPSS软件的多元线性回归分析方法建立模型并加以检验修正，该研究揭示了影响煤炭消费量的关键因素及其未来发展趋势。这种方法简化了复杂的推导过程，具有较高的准确性。
     
  • VEC模型在EViews中的应用与VAR模型操作指南
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    本书为读者提供关于VEC（向量误差修正）模型在EViews软件中应用的详细指导，并涵盖VAR（向量自回归）模型的操作方法，适合经济学、金融学等领域的研究人员及学生参考学习。 VEC模型在EViews软件中的实现 1. 如何估计VEC模型： 由于VEC模型的表达式仅适用于协整序列，因此应先运行Johansen协整检验并确定协整关系数。需要提供协整信息作为VEC对象定义的一部分。 若要建立一个VEC模型，在VAR对象设定框中从“VAR Type”选项选择“Vector Error Correction”。在“VAR Specification”栏中，除了特殊情况外，应该提供与无约束的VAR模型相同的信息。