基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
以2006年6月至2015年12月我国大宗农产品价格指数月度时间序列作为研究对象.构建ARIMA(1,1,1)模型对我国大宗农产品价格指数进行了拟合和预测,并对模型拟合效果和预测准确度进行了检验,效果均良好.预测结果表明,从长期变化趋势看,我国大宗农产品价格指数上涨是大势所趋.从短期变化趋势看,大宗农产品面对较大的价格下行压力.
推荐文章
内蒙古农产品价格影响因素实证分析
农产品
VAR模型
价格影响因素
我国主要农产品价格波动特征研究
hp滤波
农产品生产价格指数
波动周期
广西农产品价格预测初探——以南宁市为例
农产品价格
多重线性回归分析
普通回归分析
时间序列自回归分析
广西
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于ARIMA模型的我国大宗农产品价格指数预测
来源期刊 数学的实践与认识 学科
关键词 大宗农产品价格指数 ARIMA模型 预测
年,卷(期) 2016,(21) 所属期刊栏目 管理科学
研究方向 页码范围 37-43
页数 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王宝海 青岛农业大学经济与管理学院 46 150 5.0 11.0
2 丁慧媛 青岛农业大学经济与管理学院 17 61 5.0 7.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (65)
共引文献  (79)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (23)
二级引证文献  (1)
1969(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2007(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2011(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2012(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2013(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2014(6)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(3)
2015(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2016(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2017(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2018(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2019(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2020(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2016(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
大宗农产品价格指数
ARIMA模型
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数学的实践与认识
半月刊
1000-0984
11-2018/O1
16开
北京大学数学科学学院
2-809
1971
chi
出版文献量(篇)
15632
总下载数(次)
52
总被引数(次)
67673
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导