基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
公路货运量预测及分析是交通管理和规划的重要组成部分，对于货运企业和政府部门都具有重要意义。本文将基于ARMA模型来进行公路货运量的预测和分析。
ARMA模型是一种常用的时间序列分析模型，由自回归(AR)和移动平均(MA)两个部分组成。AR部分表示当前值与过去值的关系，MA部分表示当前值与随机干扰项的关系。
我们需要收集一定时间范围内的公路货运量数据，例如过去几年的数据。然后，我们可以对数据进行预处理，包括平滑和去趋势等，以消除可能存在的季节性和趋势性影响。
接下来，我们可以使用自相关函数(ACF)和偏相关函数(PACF)来确定AR和MA的阶数。ACF可以帮助我们判断数据是否具有自相关性，PACF可以帮助我们确定AR模型的阶数。通过观察ACF和PACF的截尾点，我们可以得到AR和MA的阶数。
然后，我们可以使用最小均方误差(MSE)来估计ARMA模型的参数。我们可以使用最小二乘法或最大似然估计法来获得ARMA模型的参数估计值。
有了ARMA模型的参数估计值后，我们可以使用该模型进行公路货运量的预测。我们可以通过给定过去的货运量数据来预测未来的货运量。预测结果可以帮助货运企业和政府部门做出合理的决策和规划。
在分析公路货运量时，我们还可以对ARMA模型的残差进行分析。残差是实际观测值与模型预测值之间的差异。通过观察残差序列的自相关性和正态性等特征，我们可以检验ARMA模型的拟合效果。如果残差序列具有随机性和平稳性，说明ARMA模型对数据的拟合效果较好。
除了ARMA模型，我们还可以使用其他时间序列模型来进行公路货运量的预测和分析，例如ARIMA模型、GARCH模型等。不同的模型具有不同的特点和适用范围，可以根据实际情况选择适合的模型进行分析。
ARMA模型基本架构及应用
ARMA模型基本架构及应用 ARMA模型是一种经济时间序列分析方法，可以用于预测未来值的变 动趋势。ARMA模型基于两个组成部分，即自回归（AR）和移动平均（MA）。自回归模型使用时间序列的过去值作为预测未来值的因素，而移 动平均模型则使用时间序列的随机波动作为预测的基础。 Yt=c+φ1Yt-1+φ2Yt-2+…+φpYt-p+θ1εt-1+θ2εt-2+…+θqεt- q+εt 在这个公式中，Yt表示时间序列的当前值，p表示自回归模型的阶数，q表示移动平均模型的阶数，c是一个常数，εt是一个随机扰动项。 AR部分表示时间序列变量的当前值与过去p个时间点的值之间的关系。自回归模型常常用于表示时间序列存在的自相关性，即过去值对未来 值的影响。 MA部分表示时间序列的当前值与过去q个随机波动的关系。移动平 均模型用于表示时间序列的随机性。 ARMA模型的应用非常广泛。在经济学中，ARMA模型常用于分析股票 价格、就业率、通货膨胀率等经济指标的时间序列数据。通过建立ARMA 模型，可以揭示时间序列数据中的规律和趋势，从而为决策提供有价值的 信息。 ARMA模型还可以用于信号处理、气象预测、环境监测等领域。例如，在信号处理中，ARMA模型可以用于预测随机信号的未来走势，以便进行 故障检测和预防。在气象预测中，ARMA模型可以用于预测未来一段时间 内的气温、降雨量等天气指标。
除了ARMA模型，还有ARIMA模型、GARCH模型等时间序列分析方法，它们在处理特定的时间序列数据时具有一定的优势。ARMA模型是这些方 法中最简单和最基础的一种，但在实际应用中已经证明了其有效性和实用性。 总之，ARMA模型是一种用于分析时间序列数据的方法，可以用于预 测未来值的变动趋势。该模型采用了自回归和移动平均的思想，通过估计 参数来确定时间序列数据中的规律和趋势。ARMA模型在经济学、信号处理、气象预测等领域有广泛的应用，并且被证明是一种有效和实用的分析 工具。
ARMAARIMA模型介绍及案例分析
ARMAARIMA模型介绍及案例分析 ARMAARIMA模型是一种时间序列分析方法，用于对具有自回归和移动 平均特性的数据进行建模和预测。这个模型是由自回归（AR）和移动平均（MA）两个组成部分构成的，对于非平稳的数据还需要加入差分（I）的 过程，所以称为ARMAARIMA模型。 ARMA模型是根据时间序列的自相关和滑动平均性质来进行建模的。 自回归是指当前数据与历史数据之间的相关关系，移动平均则关注当前数 据与滞后差分误差之间的关系。ARMA模型的一般形式可以表示为：Y(t)=c+φ₁Y(t-1)+...+φₚY(t-p)+ε(t)-θ₁ε(t-1)-...- θₚε(t-q) 其中，Y(t)表示当前的观测值，c是常数，φ₁...φₚ是自回归系数，ε(t)是白噪声误差项，θ₁...θₚ是滑动平均系数，p和q分别表示AR 和MA的阶数。 对于非平稳的时间序列数据，需要进行差分操作，即I（积分）的过程，来将数据变为平稳的。差分阶数常用d表示。 而ARIMA（自回归移动平均积分模型）则是对ARMA模型进行补充， 主要针对非平稳时间序列数据。ARIMA模型的一般形式可以表示为：ΔY(t)=c+φ₁ΔY(t-1)+...+φₚΔY(t-p)+ε(t)-θ₁ε(t-1)-...- θₚε(t-q) 其中ΔY(t)表示差分后的序列，其他参数与ARMA模型类似。 下面以一个股票价格的时间序列数据为例进行ARMAARIMA模型的案例 分析。
假设我们有一段时间内的股票价格数据，要通过ARMAARIMA模型对未来的股票价格进行预测。 首先，我们需要对数据进行平稳性检验，可以使用单位根检验（如ADF检验）来确定是否需要进行差分。 接下来，需要确定ARMA模型的阶数，可以通过观察自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来确定。根据图形的截尾和拖尾情况，可以估计出AR和MA的阶数。 然后，可以利用最大似然估计方法来估计模型参数，这可以通过软件来实现。 在估计参数之后，需要对模型进行检验，主要包括检查残差序列是否为白噪声，可以通过自相关图和偏自相关图进行检查。 最后，可以使用已建立的模型进行预测。根据已知历史数据，可以通过模型来推断未来的数据。 总结：ARMAARIMA模型是一种对具有自回归和移动平均特性的时间序列数据进行建模和预测的方法。它将自回归、移动平均和差分过程结合起来，提供了一种强大的工具来分析非平稳的时间序列数据。通过对模型参数的估计和残差检验，可以得到一个合适的模型来预测未来的数据。
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析 公路货运量预测及分析是交通管理和规划的重要组成部分，对于货运企业和政府部门都具有重要意义。本文将基于ARMA模型来进行公路货运量的预测和分析。 ARMA模型是一种常用的时间序列分析模型，由自回归(AR)和移动平均(MA)两个部分组成。AR部分表示当前值与过去值的关系，MA部分表示当前值与随机干扰项的关系。 我们需要收集一定时间范围内的公路货运量数据，例如过去几年的数据。然后，我们可以对数据进行预处理，包括平滑和去趋势等，以消除可能存在的季节性和趋势性影响。 接下来，我们可以使用自相关函数(ACF)和偏相关函数(PACF)来确定AR和MA的阶数。ACF可以帮助我们判断数据是否具有自相关性，PACF可以帮助我们确定AR模型的阶数。通过观察ACF和PACF的截尾点，我们可以得到AR和MA的阶数。 然后，我们可以使用最小均方误差(MSE)来估计ARMA模型的参数。我们可以使用最小二乘法或最大似然估计法来获得ARMA模型的参数估计值。 有了ARMA模型的参数估计值后，我们可以使用该模型进行公路货运量的预测。我们可以通过给定过去的货运量数据来预测未来的货运量。预测结果可以帮助货运企业和政府部门做出合理的决策和规划。 在分析公路货运量时，我们还可以对ARMA模型的残差进行分析。残差是实际观测值与模型预测值之间的差异。通过观察残差序列的自相关性和正态性等特征，我们可以检验ARMA模型的拟合效果。如果残差序列具有随机性和平稳性，说明ARMA模型对数据的拟合效果较好。 除了ARMA模型，我们还可以使用其他时间序列模型来进行公路货运量的预测和分析，例如ARIMA模型、GARCH模型等。不同的模型具有不同的特点和适用范围，可以根据实际情况选择适合的模型进行分析。
arma预测实验报告
arma预测实验报告 ARMA预测实验报告 引言： 时间序列分析是一种重要的统计方法，用于研究数据随时间变化的规律。 ARMA模型（Autoregressive Moving Average model）是时间序列分析中常用 的模型之一，它结合了自回归和滑动平均两种方法，能够较好地拟合和预测时 间序列数据。本文将通过实验来探究ARMA模型的预测能力。 实验设计： 本次实验选取了某城市过去5年的月度气温数据作为研究对象。首先，我们将 对原始数据进行可视化分析，了解数据的基本特征。然后，我们将利用ARMA 模型对数据进行拟合和预测，并通过比较预测结果与实际观测值来评估模型的 准确性。 数据可视化分析： 通过绘制原始数据的时间序列图，我们可以观察到气温的季节性变化趋势，即 夏季较高，冬季较低。此外，还存在一些波动，可能与天气变化、气候因素等 有关。接下来，我们将对数据进行平稳性检验，以确定是否需要进行差分处理。平稳性检验： 平稳性是ARMA模型的前提条件之一，平稳的时间序列具有固定的均值和方差，并且自相关函数与时间间隔无关。我们采用ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）来检验数据的平稳性。实验结果显示，原始数据序列的ADF统计量的p值小于0.05，拒绝了原假设，即数据序列是非平稳的。因此，我们需要对 数据进行差分处理，以消除其非平稳性。
差分处理： 差分是通过计算序列中相邻观测值之间的差异来消除非平稳性。在本实验中， 我们选择一阶差分，即将每个观测值与其前一个观测值相减，得到新的差分序列。通过绘制差分序列的时间序列图和进行平稳性检验，我们发现差分序列已 经具备平稳性。 模型拟合和预测： 在进行模型拟合之前，我们需要确定ARMA模型的阶数。为了选择最优的阶数，我们采用了AIC准则（Akaike Information Criterion）。通过对不同阶数的ARMA 模型进行拟合，并计算其AIC值，我们选取了具有最小AIC值的模型作为最优 模型。 最优模型参数估计： 根据最优模型的阶数，我们使用最小二乘法对模型的参数进行估计。通过对模 型残差进行Ljung-Box检验，我们发现残差序列不存在自相关性，说明模型的 拟合效果较好。 模型预测与评估： 利用最优模型，我们对未来12个月的气温进行预测。通过与实际观测值进行比较，我们发现ARMA模型能够较好地拟合实际数据，并且预测结果与实际观测 值相吻合。然而，对于一些极端天气情况，模型的预测结果可能存在一定的偏差。 结论： 本次实验通过ARMA模型对某城市的月度气温数据进行拟合和预测，得出了以 下结论：ARMA模型能够较好地拟合时间序列数据，并且在一定程度上能够准
ARMA模型
ARMA模型 1.简单介绍 ARMA模型是一类常用的随机时间序列预测模型，是一种精度较高的时间序列短期预测方法，它的基本思想是：某些时间序列是依赖于时间t的一族随机变量，构成该时间序列的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化却有一定规律性，可用数学模型近似描述。 2.分类 ARMA模型具有三种基本类型：自回归(AR)模型，移动平均（MA）模型，自回归移动平均（ARMA）模型。 3.表达 如果时间序列X t是它的前期值和随机项的线性函数，即表示为： X t=φ1X t−1+φ2X t−2+⋯+φp X t−p+εt 就称为P阶自回归模型，记为AR（p）。其中φi称为自回归系数，是待估参数。随机项εt 是相互独立的白噪声序列，服从均值为0，方差为σ2的正态分布。且一般假定X t的均值也为0。 AR模型的平稳性问题从数学表达式来看，我们首先记B k为k步滞后算子，即B k X t=X t−k。则上述模型可写为： X t=φ1BX t+φ2B2X t+⋯+φP B p X t+εt 我们令φ（B）=1−φ1B−φ2B2−⋯−φp B p，模型就被简化为φ(B)X t=εt。 AR（p）平稳的等价条件是φ(B)的根都小于1，另一方面，从自相关系数和偏自相关系数的曲线图也能看出该模型是否平稳，AR（p）模型平稳等价于自相关系数拖尾，偏自相关系数p步截尾。
而如果时间序列X t是它的当期和前期的随机误差项的线性函数，即 X t=μ+εt−θ1εt−1−⋯−θqεt−q 则称为q阶移动平均模型，记为MA(q)。它是无条件平稳的，因为它的均值和方差均为常数，跟AR模型做同样的滞后和简化，如果θ(B)的根都小于1，则MA模型是可逆的。另一个可逆的等价条件就是自相关函数q步截尾，偏自相关函数拖尾。 基于此，ARMA（p,q）模型的数学表达就呼之欲出了： X t=φ1X t−1+φ2X t−2+⋯+φp X t−p+εt−θ1εt−1−⋯−θqεt−q 而ARMA（p,q）的平稳条件就是AR(p)的平稳条件，可逆条件就是MA（q）的可逆条件。而关于ARMA，它的自相关函数和偏自相关函数都是拖尾的。 4.代入本题 之前在问题分析中也介绍了，我们将日期统一化，以第一次发生地震的日期作单位1参考，将数据集中的地震发生时间转化成了一个时间序列。 如图ts所示，我们分析了这组时间序列发现它的一阶差分是平稳的。
ARMA模型建模与预测案例分析
实验二 ARMA 模型建模与预测指导 一、实验目的 学会通过各种手段检验序列的平稳性；学会根据自相关系数和偏自相关系数来初步判断ARMA 模型的阶数p 和q ，学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计，学会利用信息准则对估计的ARMA 模型进行诊断，以及掌握利用ARMA 模型进行预测。掌握在实证研究中如何运用Eviews 软件进行ARMA 模型的识别、诊断、估计和预测和相关具体操作。 二、基本概念 宽平稳：序列的统计性质不随时间发生改变，只与时间间隔有关。 AR 模型：AR 模型也称为自回归模型。它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测， 自回归模型的数学公式为: 1122t t t p t p t y y y y φφφε---=++++ 式中: p 为自回归模型的阶数i φ（i=1，2， ，p ）为模型的待定系数，t ε为误差， t y 为一个平稳时间序列。 MA 模型：MA 模型也称为滑动平均模型。它的预测方式是通过 过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。滑动平均模型的数学公式为: 1122t t t t q t q y εθεθεθε---=--- - 式中: q 为模型的阶数； j θ（j=1，2， ，q ）为模型的待定系数；t ε为误差； t y 为平稳 时间序列。 ARMA 模型：自回归模型和滑动平均模型的组合， 便构成了用于描述平稳随机过程的自回归滑动平均模型ARMA ， 数学公式为: 11221122t t t p t p t t t q t q y y y y φφφεθεθεθε------=++ ++---- 三、实验内容及要求 1、实验内容： （1）根据时序图判断序列的平稳性； （2）观察相关图，初步确定移动平均阶数q 和自回归阶数p ； （3）运用经典B-J 方法对某企业201个连续生产数据建立合适的ARMA （,p q ）模型，并能够利用此模型进行短期预测。 2、实验要求： （1）深刻理解平稳性的要求以及ARMA 模型的建模思想； （2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARMA 模型；如何利用ARMA 模型进行预测； （3）熟练掌握相关Eviews 操作，读懂模型参数估计结果。 四、实验指导 1、模型识别 （1）数据录入
ARMA-BP物流需求预测模型及应用
ARMA-BP物流需求预测模型及应用 刘凤春;赵亚宁;董新雁;刘源铄;乔鹏;谢志远;王立亚;张春英 【期刊名称】《河北联合大学学报（自然科学版）》 【年(卷),期】2018(040)003 【摘要】Based on the real time and uncertainty of logistics demand ,the fusion time series autoregressive-moving average model ARMA and BP Neural network were proposed ,and the logistics demand forecasting ARMA-BP model was modelled , An ARMA-BP combined prediction algorithm for predicting freight transport was proposed .Based on the logistics transportation data of Tangshan in recent years ,using ARMA model ,BP model and ARMA-BP model ,the logistics data were predicted .The results show that the ARMA-BP model has higher precision and practical value than the traditional prediction model .%基于物流需求的实时性和不确定性,提出融合时间序列自回归-滑动平均模型A RM A和BP神经网络,构建了物流需求预测ARMA －BP模型,提出预测货物运输的ARMA －BP结合预测算法.以唐山市近几年物流运输数据为研究对象,分别运用ARMA模型、BP模型和ARMA －BP模型对物流数据进行预测分析,结果表明,与传统预测模型相比,ARMA －BP模型预测精度更高,具有一定的实用价值. 【总页数】9页(P120-128) 【作者】刘凤春;赵亚宁;董新雁;刘源铄;乔鹏;谢志远;王立亚;张春英
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析 ARMA模型是一种经典的时间序列分析模型，可以用于对公路货运量进行预测和分析。该模型结合了自回归(AR)和移动平均(MA)两种模型的特点，能够较好地捕捉时间序列数据的特征和变化规律。 公路货运量预测是一项重要的任务，对于交通规划、物流管理等领域具有重要意义。使用ARMA模型可以通过历史数据分析来推测未来一段时间内的货运量变化趋势，以引导相关决策和规划。 ARMA模型的基本原理是，将时间序列数据拆解为自回归项和移动平均项的和，其中自回归项是当前数据与过去一段时间内数据的线性回归，移动平均项是当前数据与过去一段时间内残差的线性回归。通过确定合适的模型阶数，可以较准确地对数据进行预测和分析。 在进行ARMA模型的公路货运量预测之前，首先需要对时间序列数据进行平稳性检验。平稳性是ARMA模型的基本假设之一，意味着数据的均值和方差在时间上保持不变。平稳性检验可以使用单位根检验、ADF检验等方法进行。 经过平稳性检验后，可以利用自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)对时间序列数据进行初步分析。ACF函数反映了序列之间的相关性，PACF函数则反映了两个序列之间的直接关系，通过观察这两个函数的图形可以得到ARMA模型的阶数。 确定了ARMA模型的阶数之后，可以使用最小二乘法对模型的参数进行估计。最小二乘法的目标是使模型的预测值与实际值之间的误差最小化，从而得到最优的参数估计值。 除了公路货运量预测，ARMA模型还可以用于对其他时间序列数据进行预测和分析，如股票价格、气温变化等。通过对历史数据进行建模和分析，可以较准确地推测未来一段时间内的数据变化趋势，为相关决策提供有力支持。
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析 1. 背景 公路货运量是国家经济发展和物流行业发展的重要指标之一，对于货运企业的经营管理与规划具有重要意义。对公路货运量进行预测和分析，可以帮助企业合理规划运力和资源，提高运输效率，降低成本，从而提高企业的经济效益。 传统的时间序列分析方法中，ARMA模型是一种经典的线性模型，可以用来对时间序列数据进行建模和预测。本文将利用ARMA模型对公路货运量进行预测和分析，帮助货运企业做出合理的规划和决策。 2. 数据收集与预处理 我们需要收集公路货运量的历史数据，并对数据进行预处理，包括去除异常值、填补缺失值和进行数据平滑等操作。只有经过预处理的数据，才能更好地进行建模和分析。 假设我们收集到了一段时间内的某地区公路货运量数据，接下来我们将对这些数据进行预处理工作。我们需要检查数据是否存在异常值，如果有，需要进行处理。我们需要填补缺失值，可以采用均值、中位数等方法进行填补。我们可以对数据进行平滑处理，以减少数据的波动性，便于后续建模分析。 ARMA模型包括自回归模型(AR)和移动平均模型(MA)两个部分。自回归模型用来描述时间序列数据中当前值与其之前值之间的关系，移动平均模型则用来描述当前值与其之前随机误差的关系。ARMA模型的建立需要确定模型的阶数，可以通过观察自相关图和偏自相关图来确定。 4. 模型参数估计 在确定ARMA模型的阶数后，接下来需要对模型的参数进行估计。我们可以使用最大似然估计法或者最小二乘法来对模型的参数进行估计。通过参数估计，我们可以得到ARMA模型的具体表达式，从而进行后续的预测和分析工作。 5. 模型检验与预测 在建立ARMA模型并进行参数估计后，接下来需要对模型进行检验，以验证模型的拟合效果是否良好。我们可以使用残差序列的自相关图和偏自相关图来进行检验，如果残差序列的自相关性较小，表明模型的拟合效果较好。 基于ARMA模型的公路货运量预测和分析具有一定的实用价值，可以为企业的经营管理与规划提供重要参考依据。希望本文可以为相关领域的研究和实践提供一定的借鉴和启发。
高速公路车流量预测模型的建立与实现
高速公路车流量预测模型的建立与实现 随着社会的不断发展，人们对于出行需求的增加，已使得交通运输成为现代社 会不可或缺的基础设施之一。高速公路作为对汽车运输提供主干网络的重要组成部分，近年来进一步受到重视。作为一个庞大的系统，它的安全和效率是至关重要的。因此，在高速公路建设和管理过程中，车流量预测模型也变得越来越重要。 车流量预测模型是指通过对高速公路车流量数据进行统计分析与建模，以预测 未来某个时间段的车流量。这种模型的建立实现可锻性极强且具有广泛的适用性，可以帮助交通管理者了解未来的车流情况，为道路的安全管理、规划驾驶线路、基于交通预警系统以及其他的决策提供支持。本文将探讨高速公路车流量预测模型的具体建立与实现过程。 一、收集数据并预处理 车流量预测模型的建立，首先要做的是收集高速公路车流量数据，并进行必要 的预处理。为了准确性和可靠性，数据的来源应尽量具有代表性，如交通管理局、公路巡查队、高速公路收费站等。在收集到数据后，需要对数据进行筛选和清理工作，包括数据去重、缺失值处理、异常值检测等等。 二、探索特征 数据的特征探索是车流量预测模型的关键环节。根据已有的车流量数据进行统 计分析，通常会选用像通过平均值和标准差等概括性指标来测试数据的分布模式、数据的相关性，探究特征之间的联系。 例如，可以通过对节假日、周末、季节等因素进行分析，识别类别型特征和计 数型特征。此外，还可以将收集到的特征进行时间序列分析，确定模型的自回归分量和移动平均分量。 三、模型选择与训练
找到数据的规律之后，可以选择适当的模型进行训练。高速公路车流量预测模 型可将其分为基于时间序列的模型和基于机器学习的模型，其中基于时间序列的模型包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、ARMA以及ARIMA等模型，而基于机器学习的模型可以包括线性回归、支持向量机（SVM）、决策树、神经 网络等。 在选定模型后，我们需要对模型进行训练，这一过程通常会占用大量的时间和 计算资源。训练模型时，通常会将数据分为训练集和测试集两部分。训练集用于训练模型，而测试集则用于测试模型的预测能力。 四、模型评估与优化 在测试集上评估模型的预测能力是必要的。模型评估的指标通常会包括均方误差、平均绝对误差、均方根误差、相关系数等。如果预测模型的表现不佳，我们还可以通过数据的归一化或者特征选择、模型组合等一系列的优化措施来提高模型 的质量。 五、模型应用 在车流量预测模型完成训练和优化后，我们可以将其应用于实际场景中。为了 更好的服务交通管理者，我们可以将创建的模型嵌入交通预警系统等实用设备中，以便于管理人员根据未来车流量情况做出相应指令，提前预警和制定交通管制措施。而对于普通驾车人员，他们可以根据预测的车流量情况选择最佳的出行路线。 总结 车流量预测模型对于交通管理具有重要的指导意义，在高速公路建设和管理过 程中，可对于提高道路的安全性及运行效率，做出重要的作用。在实践中，建立高速公路车流量预测模型的过程与其他建模问题类似，需要统计学、时间序列分析、机器学习等不同技术的支持，同时还需要不断进行数据探索与模型优化。
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析 一、绪论 随着我国经济的快速发展，公路货运量快速增长，对公路运输的需求也越来越大。对公路货运量进行预测和分析对于交通规划、货运调度、资源配置等方面有着重要的意义。本文将采用ARMA模型对公路货运量进行预测与分析，从而为相关部门提供决策支持。 二、ARMA模型概述 ARMA模型是自回归移动平均模型的统称，它是一种用于时间序列分析和预测的常用模型。ARMA模型包括自回归部分（AR）和移动平均部分（MA）两部分。自回归部分表示当前时刻的观测值与前几个时刻的观测值相关，而移动平均部分表示当前时刻的观测值与前几个时刻的预测误差相关。通过ARMA模型，可以对时间序列进行建模，从而进行预测和分析。 三、公路货运量数据描述 本文选择某地区2010年至2020年的公路货运量数据作为研究对象。公路货运量是指在一定时间内，通过公路运输完成的货物量。数据中包括每月的货运量情况，共计120个数据点。 四、ARMA模型的建模 1. 数据预处理 对选取的公路货运量数据进行预处理。包括数据清洗、缺失值处理、去除异常值等。通过对数据的初步分析，确定数据的平稳性和季节性。如果数据不平稳，则需要进行差分处理，使其变为平稳序列。 2. 确定ARMA模型阶数 确定ARMA模型的阶数是建模过程中的关键步骤。通常可以采用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来帮助我们确定模型的阶数。通过观察ACF和PACF的截尾情况，可以初步确定ARMA模型的阶数。 3. ARMA模型的估计 确定ARMA模型的阶数后，可以利用最大似然估计等方法来估计模型参数。然后对模型进行诊断，检验模型是否拟合良好。 五、公路货运量的预测与分析
基于ARMA模型的高速公路养护与管理资金需求预测
基于ARMA模型的高速公路养护与管理资金需求预测 郜业强 【摘要】近年来高速公路建设日新月异,而高速公路的养护管理和养护工作却相对滞后不能适应高速公路的飞速发展的需要.以1995年至2009年间的天津市高速公路数据为样本,使用现代时间序列分析的ARMA模型对养管资金的需求做了预测,与先验预期的观点不同,研究的结果表明高速公路养管资金的需求在相对较长的一个时期内将保持稳定地增长状态而非由于使用年限的增加导致单位养护成本越来越高;研究认为高速公路筑路技术的提高使得我国高速公路的有效使用年数在增长.%Recently China is experiencing an era of rapid expressway construction, while the expressway maintenance and management can barely meet the needs of expressway system development. Based on the expressway data collected between 1995 and 2009 in Tianjin, a time series model of autoregressive moving average (ARMA) is applied to predict the capital needs of expressway maintenance and management. Contrary to the expected results,the empirical study shows that the increase of the expressway maintenance and management capital will remain stable in a long period of time and the unit cost of expressway maintenance and management does not grow higher with the increase of the number of years after the expressway opens to the traffic. The study shows that the number of years of effective usage of the expressway system is increased due to the improvement of the expressway construction technology. 【期刊名称】《科学技术与工程》
“一带一路”主题指数收益率波动性研究——基于ARMA-GARCH模型的分析
“一带一路”主题指数收益率波动性研究——基于ARMA- GARCH模型的分析 “一带一路”主题指数收益率波动性研究——基于ARMA-GARCH模型的分析 摘要：随着“一带一路”倡议的提出和推进，相关国家和地区的经济和市场也受到了广泛的关注。本文通过对“一带一路”主题指数收益率的波动性进行研究，探讨了该指数的风险以及与全球市场的相关性。使用ARMA-GARCH模型对收益率波动进行建模，并分析了不同经济因素对“一带一路”主题指数收益率波动的影响。实证结果表明，“一带一路”主题指数的收益率波动受到全球市场的影响较大，而且与其他因素（如GDP增长率、贸易合作等）也存在一定的关系。 1. 引言 1.1 背景 1.2 目的和意义 1.3 研究内容和方法 2. 文献综述 2.1 “一带一路”倡议研究现状 2.2 ARMA-GARCH模型应用研究综述 3. 模型建立 3.1 ARMA模型 3.2 GARCH模型 4. 数据和样本选择 4.1 “一带一路”主题指数数据 4.2 全球市场指数数据 4.3 经济因素数据
5. 实证结果分析 5.1 收益率波动性测度 5.2 ARMA模型估计结果 5.3 GARCH模型估计结果 6. 影响因素分析 6.1 全球市场关联性分析 6.2 经济因素影响分析 7. 结论和启示 7.1 结论总结 7.2 研究启示 8. 讨论和展望 8.1 讨论 8.2 展望 关键词：一带一路；主题指数；收益率波动性；ARMA-GARCH模型；全球市场；经济因素 1. 引言 1.1 背景 “一带一路”倡议自2013年提出以来，已经取得了不俗 的成果。该倡议旨在加强亚洲与其他国家和地区的经济联系，促进贸易和投资合作。随着“一带一路”倡议的推进，相关国家和地区的经济和市场也受到了广泛的关注。如何评估和监测与“一带一路”倡议相关的市场表现成为研究的重要课题之一。 1.2 目的和意义 本文旨在研究“一带一路”主题指数的收益率波动性，并探究该指数与全球市场的相关性。通过建立ARMA-GARCH模型，可以对该指数未来的波动进行预测，并对波动背后的驱动因素进行分析。这对于投资者和政策制定者来说具有重要的决策参
基于ARMA-TS-GARCH有限混合模型的交通数据分析
基于ARMA-TS-GARCH有限混合模型的交通数据分析王维强;牛振东;曹玉娟;赵育民;赵堃 【摘要】基于对时间序列数据进行研究时不仅需要对它们的自回归性和周期性进行分析,而且需要对序列的方差与长期性无规则波动进行分析等问题,提出基于ARMA模型和APARCH模型的ARMA-TS-GARCH模型,并且对该模型的构造进行分析,针对洛杉矶长滩地区交通量数据进行模型参数估计和诊断检验,将此模型与GARCH和ARMA-GARCH模型进行比较.研究结果表明:ARMA-TS-GARCH模型对数据的拟合要优于ARMA模型和APARCH模型;用ARMA-TS-GARCH模型对数据集进行预测,所得结果较理想. 【期刊名称】《中南大学学报（自然科学版）》 【年(卷),期】2010(041)005 【总页数】5页(P1860-1864) 【关键词】ARMA-TS-GARCH模型;时间序列;预测;交通 【作者】王维强;牛振东;曹玉娟;赵育民;赵堃 【作者单位】北京理工大学,计算机学院,北京,100081;北京理工大学,计算机学院,北京,100081;北京理工大学,计算机学院,北京,100081;北京理工大学,计算机学院,北京,100081;北京理工大学,计算机学院,北京,100081 【正文语种】中文 【中图分类】TP301.6
ARMA模型和APARCH模型分别是统计时间序列模型和结构计量经济模型。过去30年中，这2种模型被计量经济学家用于预测。目前，非线性ARCH族模型特别是GARCH(1，1)模型因为可以用于解释大量的经济数据和活动而逐渐用于各个领域。自从 Engle提出ARCH模型后, GARCH成为处理时间序列数据非常重要的模型，特别是在处理金融数据中，用于分析和预测数据的波动性[1]。GARCH模型其方差随着时间的变化而变化，并且具有波动性和纵集性。目前，将GARCH族模型用于交通量的预测和研究甚少，因此，研究时间序列模型对交通数据的拟合和预测具有重要意义。为此，本文作者选用美国加州洛杉矶长滩地区交通量为研究对象，提出新的时间序列模型对其进行拟合、分析和预测，以便为控制交通量的增长和进一步控制废气排放提供理论依据。 1 模型及提出模型 1.1 GARCH模型 ARMA(Generalized ARCH)模型用于时间序列中主要是建立序列的自回归方程，而 GARCH模型则主要用于研究序列的方差。在广义自回归条件异方差模型(Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model，简记为GARCH模型)中，要考虑2个不同的设定：一个是条件均值，另一个是条件方差[2-3]。在标准化的GARCH(1,1)模型中， 其中：xt 为1×(k+1)维外生变量向量；γ为(k+1)×1维系数向量。式(1)中给出的均值方程是一个带有扰动项的外生变量函数。由于是以前面信息为基础的一期向前预测方差，所以，它被称作条件方差，式(2)也被称作条件方差方程。 近年来，出现了一大批GARCH模型的变形，其中，除 ARCH和 GARCH模型之外，还有不对称幂ARCH模型即APARCH模型，包括特殊的TS-GARCH模型、