简介：可能遵循哪一盈利时间序列模型,以2002年以后的季度盈利序列为主要研究数据进行研究,对上市公司的盈利序列进行整体的研究

简介：摘要目的比较差分自回归移动平均模型和指数平滑模型在全国甲肝发病情况预测中的效果，为甲肝监测预警提供合适的数学模型。方法从公共卫生科学数据中心收集2010—2020年全国甲肝逐月发病数据，分别用差分自回归移动平均模型和指数平滑模型进行拟合，筛选出最优的差分自回归移动平均模型和指数平滑模型，再用最优模型分别预测2021年1—10月全国甲肝发病数，并比较预测精度。结果ARIMA（1，1，0）（1，0，0）12是最优的差分自回归移动平均模型，Holt-winters乘法模型是最优的指数平滑模型，两种模型预测的平均绝对百分比误差分别为15.64%和13.08%，平均绝对误差分别为144和124。结论Holt-winters乘法模型在全国甲肝逐月发病数预测中的精度更高，可用于数据波动不大时间序列的拟合预测。

简介：随着社会经济的发展，建筑业在我国已经逐渐地成为了第二产业中支柱产业，而随着建筑业的快速发展，其在我国的国民经济中已经处于不可动摇的地位，已经是我国国民经济中重要的经济支柱产业，因此，对于建筑工程造价的预测和控制管理，对于促进我国建筑业快速发展具有重要的意义。

简介：摘要在中国，建筑工程造价的预测主要是通过单位指标法，即根据工程的特征、结构、以及规模套用相应的预测指标，计算并汇总实现的。该过程不但复杂耗时，还难以保证精度。不同国家有不同的建筑工程造价预测的规范和方法，但为了提高预测精度使其更具有市场意义，各国学者目前都极为关注与计算技术领域的结合。本文基于时间序列的建筑工程造价预测进行了研究。

简介：联合模型是能够应用于地下水水位预测的一种时间序列分析法，它由趋势函数、周期函数和自相关函数组成。本文结合北京市地下水监测资料进行了趋势性、周期性和自相关性分析，详细讨论了联合模型在地下水水位预测中的应用。

简介：摘 要 由严重急性呼吸道综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）所引起的2019冠状病毒（CoVid-19）疫情正在席卷全球。为了使人们更好地了解、评估和控制此次疫情，本文通过构造了一系列衡量疫情严重程度的时间序列数据，并利用逐步聚类及降维算法及最小二乘法回归分析等方法，对疫情已爆发的国家在疫情爆发期内的数据进行了时间序列和横截面的处理，构造了能够准确量化这些国家在疫情爆发后的疫情走势的疫情相对严重程度指标（Relative Severity Score）。在此基础上，通过对该指标和地理、人文和社会因素做回归分析，本文发现人口平均年龄、湿度、平均气温和风速对疫情爆发的相对严重程度具有显著的统计学意义。最后，通过将该指标带入到机器学习模型中使用回归分析对数据进行拟合，本文对疫情正在爆发的国家的未来疫情发展趋势进行了预测。

简介：针对时间序列建模中所遇到的问题,对时间序列建模中的数据预处理、模型选择、模型定阶与系统稳定性检验等问题进行讨论,并根据实例计算作进一步的说明与验证.

简介：时间序列分析是统计学的必修专业课,有很强的理论性、操作性和应用性。针对目前传统教材和常规讲授普遍存在的授课弊端,提出了合理而有效的教学方法,即在教学过程中有机结合专业知识的实际应用和学术研究,引导学生从具体问题出发,利用相关知识解决实际问题,打破学科和专业的界限。实践表明,该教学方法能够加深学生对专业知识的理解和掌握,并有效提升学生的实践创新和解决问题的能力。

简介：而缺少对更有效的时间序列模型进行研究和运用,（一）我国上市公司盈利时间序列研究的意义与客观条件的制约,我国上市公司盈利时间序列研究

简介：基于时间序列分析方法对中国2000～2010年月度外汇储备余额数据序列进行建模,通过验证序列的趋势特征,并从中选择最佳拟合模型,预测中国2011年上半年外汇储备规模增长情况。实证分析结果表明,所选模型能较为精确的预测中国外汇储备规模,与实际偏差在0.3%以内,在外汇储备管理研究中将有较大应用价值。

简介：摘要在社会经济飞速发展，科学技术不断的进步，建筑工程施工项目规模也在逐渐的扩大，建筑工程的造价是工程项目建设基础，只有做好了工程项目造价的工作，才能有效的确保工程顺利开展，进一步的确保工程施工质量。基于此，本文主要结合作者实际工作经验，简要的分析时间序列的建筑工程造价预测，希望对相关从业人员参考借鉴。

简介：摘 要：当前，电网中还存在用户异常供用电问题，很多用户异常供用电监测系统的数据吞吐量低，运行效率不高，监测准确率还有待提升。本文对用户异常供用电系统功能需求进行分析，并对用户异常供用电自动监测系统整体框架、系统软硬件设计进行分析与控讨，并对如何进行系统性能测试开展研究。

简介：摘要以IGS中心提供的2010-2014年的电离层总电子含量(TEC)数据作为实验数据，利用ARIMA模型对TEC进行分析以及短期预报，主要分析ARIMA模型在不同时空环境下的预报精度以及ARIMA模型在中国地区的适用情况。结果表明ARIMA模型预报5d的平均相对精度为86.7%，平均绝对偏差为1.83TECu，且该模型在中国地区的预报精度较高。

简介：摘要针对火灾经济损失的统计工作量大、周期性长,火灾经济损失信息的滞后性，应用指数平滑法，以1999-2012年的火灾直接经济损失率数据为样本，预测2013-2018年的火灾直接经济损失率，其次对1999-2018年的数据进行时间序列分析，最后得出2013-2018年每年的火灾直接经济损失率的年平均增长率为15307.83，且观察到在2006年前后火灾年经济损失率出现下降。

简介：基于污垢热阻在线监测系统测试数据,经过相应热阻序列自相关函数、偏相关函数的性质分析,一定精度预报模型的初步建立,以及对预报模型的识别、估计和检验,最终求得该热阻序列的标准模型.应用该模型进行预报分析,结果表明:在一定的预报期内,污垢监测系统的误差不超过6%,从而进一步论证了污垢热阻在线监测技术的可靠性及合理性,为该监测技术的工程应用提供了理论依据.

简介：利用华北地震区的地震资料（1000～1977），对地震时间序列进行了周期图分析和极大熵谱分析，提取了隐含在随机噪声中的隐含周期。结果表明，这两种方法所得结果很接近，地震应变能√Ei；释放的隐含周期利用周期图分析提取的主要周期是30年、245年和305年，极大熵谱分析方法提取的主要周期是30年、240年和300年。这三个主要周期存在“倍30”的关系，240年和300年周期是30年周期的整数倍。30年周期反映了各活跃幕中的幕式活动规律，300年周期同各活跃期高潮时段之间的时间差的平均值相符，华北自1000年以来的四个活跃期高潮时段之间的时间差平均值是300年。

简介：引入了股票成交额时间序列的相似性度量，通过模糊聚类方法，将成交额时间序列相关性好、数量级接近的股票聚类，并以有色金属类股票为例进行了实证分析，通过MATLAB编程实现算法，计算出聚类结果，并从市场经验和直观角度对结果进行了分析，说明了聚类结果的有效性．

简介：本文运用时间序列分析法,通过对我国东中西部三大区域的人均产出序列的单位根和协整检验,从另一个角度来考察我国区域经济增长收敛问题。实证结果表明：东部和西部二大经济带的内部存在收敛趋势,而中部经济带内的收敛趋势却不太明显。三大经济带之间的经济增长不存在收敛趋势,在长期内受到两个共同冲击的影响。

简介：摘要：进入21世纪以来，我国加快了城市化进程，给人民生活带来了便利。同时，近年来由于工程施工引起的地表沉降灾害也层出不穷。随着变形监测技术的不断发展，现在已有很多的沉降监测预测模型。本文以厦门第二西通道A3标基坑沉降监测工程为例，介绍了时间序列模型的基本原理，采用AR(p)模型进行沉降分析，分析模型的精度与适用度，可以为工程施工阶段的变形监测提供较为可靠和准确的信息，为后期设计与维护提供参考。

简介：摘要：发电量是研究电力市场的重要方式，而总的发电量产量受各种因素的影响较大。为提高四川发电量产量的预测精度，以四川发电量的发电数据为基础，运用时间序列乘法模型来预测四川未来发电量。经实验证明，乘法模型能达到较好的预测效果。