导读:本文包含了单整模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,通流,贵州省,季节,平均,脑出血,向量。
单整模型论文文献综述
陈盈,赵伟,闫晓茗[1]（2014）在《自回归单整移动平均模型在财政支出预测中的应用》一文中研究指出财政支出是一个地区或国家经济指标体系中的一个核心指标,它能综合反映经济活动总量和衡量一个地区或国家的工业经济发展水平。对财政支出进行定量分析并对其做出较为准确的预测则可以为相关部门或者企业制定发展规划、实施相关措施提供可靠的理论预测参考。通过财政支出规模和结构的预测,有利于指导未来财政支出结构优化工作的进行,同时建立财政支出结构预警体系,对于财政支出结构中出现异常波动的部分进行重点关注。本文是对财政支出预测理论和途径的一种探索,引入自回归单整移动平均模型,在模型的进一步使用中还需注意其他影响因素的出现,如经济波动、财政政策的大幅度调整等,未来还需要引入相关的要素对财政支出预算模型和理论进行不断完善。(本文来源于《经济研究参考》期刊2014年33期）
赵梦楠,封福育[2]（2014）在《近单整时间序列Scheffe预测模型的内生性及其修正》一文中研究指出对于包含近单整时间序列的预测模型,在进行Scheffe检验时由于内生性问题的影响,导致参数统计量的检验水平过于保守,由此也相应降低了检验功效。通过加入解释变量的超前项与滞后项差分项的动态方法进行修正,并对修正前后的统计量有限样本性质进行仿真比较,结果显示这一修正方法可以有效降低内生性问题对Scheffe检验结果的影响。在小样本条件下,经过修正的Scheffe检验不仅提高了统计量的检验功效,同时明显减少了检验水平的扭曲现象。(本文来源于《统计与信息论坛》期刊2014年03期）
胡子慧,李亮明,林少华,李凤明,黄汉添[3]（2013）在《应用自回归单整移动平均模型预测高血压脑出血患者颅内压的可行性》一文中研究指出目的探讨应用时间序列的自回归单整移动平均(ARIMA)模型预测高血压脑出血患者颅内压(ICP)变化的可行性。方法对9例高血压脑出血患者颅内植入ICP监测探头,记录入院72 h内每小时的ICP值,应用SPSS 17.0统计软件的专家建模器对随机选择的6例患者ICP数据建立ARIMA模型,拟合ICP的变化过程,并用其他3例ICP数据检验该模型。结果 ARIMA(1,0,1)模型通过统计学检验,证明所建模型合理、可信度高。用该模型对其他病例进行检验、预测,发现该模型预测精度较高。结论时间序列的ARIMA模型可尝试用于高血压脑出血患者ICP变化趋势的预测。(本文来源于《广东医学》期刊2013年21期）
韩雯[4]（2011）在《贵州省菜椒价格预测——基于自回归单整移动平均模型的研究》一文中研究指出本文以2008年5月至2010年9月贵州省菜椒月价格为例,构建了拟合指标优良的ARIMA(1,1,0)模型,且发现该模型能很好地预测菜椒月价格趋势,从而为地方政府调控菜椒市场的供求关系、农户调整生产结构以及菜椒交易商掌握较准确的交易信息提供依据和参考。(本文来源于《中国经贸导刊》期刊2011年15期）
苏振东[5]（2009）在《进出口贸易与中国经济增长:1997Q1-2008Q4——基于异质面板季节单整、协整检验和面板季节误差修正模型的动态分析》一文中研究指出为分析进出口贸易对中国经济增长的影响,基于1997Q1-2008Q4期间SITC二位数水平下的中国进出口贸易分类季节面板数据和GDP季节时序数据,本文对相关变量进行了异质面板和单时序季节单整和协整检验,并进一步构建异质面板季节误差修正模型,对进出口贸易对中国经济增长的长短期动态影响进行了实证分析,并针对中国当前的对外经贸和宏观经济发展现状提出了相应的政策建议。(本文来源于《世界经济文汇》期刊2009年06期）
苏振东,逯宇铎[6]（2008）在《中国的对外贸易、外商直接投资和人民币实际汇率——基于最小拉格朗日乘数内生结构突变单整检验和结构VAR模型的动态分析》一文中研究指出为分析中国贸易余额、外商直接投资(FDI)和人民币兑美元实际汇率叁者之间潜在的动态互动关系,本文首先对3个变量的月度时序数据(1997M1—2007M7)进行包含多个内生结构突变点的最小拉格朗日乘数(LM)单整检验,发现叁者均是包含两次内生结构突变的分段趋势平稳过程。基于这一数据生成特点,在对3个变量进行退势处理的基础上,本文又构建了具有长期约束的结构向量自回归(SVAR)模型对叁者之间的长短期动态关系进行了实证分析,分析结论对中国在今后通过更加灵活的人民币汇率政策来调节国际收支平衡、保持经济健康稳定发展具有重要的理论指导意义。(本文来源于《财贸经济》期刊2008年07期）
宗群,赵占山,商安娜[7]（2008）在《基于季节自回归单整移动平均模型的电梯交通流递归预测方法》一文中研究指出针对电梯交通流预测提出了一种基于季节自回归单整移动平均(SARIMA)模型的递归预测方法.通过离线分析,对电梯交通流利用时间序列分析得到初始的SARIMA模型,引入异常值检测对训练数据中的异常值进行修正,利用修正的序列得到电梯交通流SARIMA模型;在线预测时,将离线得到修正的SARIMA模型转化为状态空间形式,通过Kalman滤波实时调整状态向量,实现电梯交通流的实时在线预测.仿真表明该方法具有很好的预测性能,且运行时间短,满足实时性的要求.(本文来源于《天津大学学报》期刊2008年06期）
张延群[8]（2007）在《商品价格指数是消费价格指数的前导变量吗?——基于二阶单整向量自回归模型的实证研究》一文中研究指出本文首先阐述二阶单整协整向量自回归模型(I(2)CVAR)的理论和方法,然后构造一个包括消费价格指数以及其他叁个商品价格指数的I(2)CVAR模型,用来实证检验中国总体价格指数和主要商品价格指数的长期和中期的均衡关系。此外还建立了一个I(1)CVAR模型作为补充,用来分析价格指数变动之间的协整关系以及调整系数。实证研究的结果表明,从长期看,消费价格指数的走势决定商品价格指数走势;从短期看,原材料价格指数的上涨会引起消费价格指数的上涨,因此,从短期看,原材料价格指数的通货膨胀可以作为总体价格指数通货膨胀的前导变量。(本文来源于《数量经济技术经济研究》期刊2007年12期）
单整模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对于包含近单整时间序列的预测模型,在进行Scheffe检验时由于内生性问题的影响,导致参数统计量的检验水平过于保守,由此也相应降低了检验功效。通过加入解释变量的超前项与滞后项差分项的动态方法进行修正,并对修正前后的统计量有限样本性质进行仿真比较,结果显示这一修正方法可以有效降低内生性问题对Scheffe检验结果的影响。在小样本条件下,经过修正的Scheffe检验不仅提高了统计量的检验功效,同时明显减少了检验水平的扭曲现象。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
单整模型论文参考文献
[1].陈盈,赵伟,闫晓茗.自回归单整移动平均模型在财政支出预测中的应用[J].经济研究参考.2014
[2].赵梦楠,封福育.近单整时间序列Scheffe预测模型的内生性及其修正[J].统计与信息论坛.2014
[3].胡子慧,李亮明,林少华,李凤明,黄汉添.应用自回归单整移动平均模型预测高血压脑出血患者颅内压的可行性[J].广东医学.2013
[4].韩雯.贵州省菜椒价格预测——基于自回归单整移动平均模型的研究[J].中国经贸导刊.2011
[5].苏振东.进出口贸易与中国经济增长:1997Q1-2008Q4——基于异质面板季节单整、协整检验和面板季节误差修正模型的动态分析[J].世界经济文汇.2009
[6].苏振东,逯宇铎.中国的对外贸易、外商直接投资和人民币实际汇率——基于最小拉格朗日乘数内生结构突变单整检验和结构VAR模型的动态分析[J].财贸经济.2008
[7].宗群,赵占山,商安娜.基于季节自回归单整移动平均模型的电梯交通流递归预测方法[J].天津大学学报.2008
[8].张延群.商品价格指数是消费价格指数的前导变量吗?——基于二阶单整向量自回归模型的实证研究[J].数量经济技术经济研究.2007
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