郑阳
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 供职机构：安徽新华学院信息工程学院更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目国家大学生创新性实验计划更多>>
- 相关领域：经济管理理学更多>>
- 基于小波时间序列模型的CPI预测
- 2019年
- 经典时间序列模型是CPI预测较为常用的方法,该方法建模前未对数据进行预处理,导致模型预测精度不高。为此提出一种小波时间序列模型方法:首先通过小波分解与重构消除时间序列的白噪声;然后将重构的近似分量和细节分量,分别建立时间序列模型;最后对两个分量的预测结果进行重构,得到序列的最终预测结果。实验以2000年1月至2015年12月期间的安徽省月度CPI序列作为实证分析对象,分别构建经典时间序列模型和小波时间序列模型,通过比较两种模型的预测精度,发现小波序列模型明显优于经典时间序列模型。
- 敖希琴汪金婷郑阳李凡
- 关键词：时间序列小波分解CPI预测
- 基于SARIMA模型的安徽省CPI预测被引量：4
- 2017年
- 收集了安徽省2000年1月至2016年6月的居民消费价格指数(CPI)数据,并借助于统计分析工具Eviews软件进行相关实验。通过CPI的时序图和ADF检验得到该CPI序列为非平稳序列,并且通过序列的相关图,建立了SARIMA时间序列模型,然后通过AIC、SC准则和残差分析确定了最优的预测模型,利用预测模型对安徽省CPI进行了短期预测。实验结果表明:安徽省CPI具有季节性的特征,利用SARIMA模型建模得到的预测模型,总体预测效果较好,且具有一定的现实意义。
- 敖希琴龚玉杰汪金婷郑阳
- 关键词：居民消费价格指数
- 基于多元统计的PM2.5分析与预测——以合肥地区为例被引量：6
- 2018年
- 为验证多元统计方法在PM2.5分析及预测方面的适用性,以合肥地区为例,收集了2015全年的PM2.5数据,借助于统计分析软件R进行了相关实验。通过PM2.5与各个影响因素之间的散点图,发现部分影响因素和PM2.5存在着较强的线性关系,据此建立关于PM2.5的多元线性回归模型。在保证各个变量不相关、独立条件下,对模型进行了验证。根据验证结果,选用了逐步回归分析方法得到了一个新模型。根据调整R2最大的原则确定了最终模型。最后选用了RMSE、MAE和Theil不相等系数对模型的预测效果进行了检验,模型整体预测效果较好。
- 敖希琴费久龙陈家丽郑阳汪金婷
- 关键词：PM2R软件多元线性回归模型
