我国PMI指数预测——基于SARIMA模型

发布时间：2017-10-12 13:10

  本文关键词：我国PMI指数预测——基于SARIMA模型

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【摘要】：PMI指数可以快速及时地反映经济活动的波动状况,被称为经济活动运行的重要评价指标和经济变化的晴雨表。本文选取了2005年7月至2015年5月制造业PMI数据,针对其季节性特点,利用SARIMA模型对制造业PMI进行了预测,取得了较好的预测效果。
【作者单位】： 西安财经学院;
【关键词】： 制造业PMI SARIMA模型 预测
【分类号】：F222.3
【正文快照】： 一、引言PMI(采购经理指数)是快速及时反映经济活动的综合指数,是国际上通行的宏观经济监测指标体系之一,对经济活动的监测和预测具有重要作用。据研究,PMI指数与GDP具有高度相关性,并且具有先行性,可以及时反映经济波动状况[1]。因此,对PMI指数进行预测有助于及时把握经济发

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 于林凤;吴静;周锁兰;丁勇;;ARIMA季节模型在我国丙肝发病预测中的应用[J];郑州大学学报(医学版);2014年03期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 樊慧;栗河舟;郝长付;;某医院2010年至2014年超声诊断的六大类致死性畸形发病情况及ARIMA预测模型的建立[J];郑州大学学报(医学版);2015年03期

【二级参考文献】

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1 胡建利;祖荣强;彭志行;陈峰;鲍昌俊;;江苏省戊型肝炎发病趋势的时间序列模型应用[J];南京医科大学学报(自然科学版);2011年12期

2 张彦琦;唐贵立;王文昌;易东;;ARIMA模型及其在肺结核预测中的应用[J];现代预防医学;2008年09期

3 王丙刚;曲波;郭海强;张蕾;金鑫;李刚;孙高;;传染病预测的数学模型研究[J];中国卫生统计;2007年05期

4 胡建利;梁祁;吴莹;刘文东;艾静;李媛;张永杰;彭志行;鲍昌俊;;季节时间序列模型在菌痢发病预测中的应用[J];中国卫生统计;2012年01期

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本文编号：1018881