我国猪肉消费需求量集成预测——基于ARIMA、VAR和VEC模型的实证
文献类型：期刊论文
| 作者 | 郑莉1; 段冬梅2; 陆凤彬1; 许伟2; 杨翠红1; 汪寿阳1 |
| 刊名 | 系统工程理论与实践
 |
| 出版日期 | 2013 |
| 页码 | 918 |
| 关键词 | 猪肉消费需求 集成预测 ARIMA模型 VAR模型 VEC模型 |
| ISSN号 | 1000-6788 |
| 英文摘要 | 猪肉消费需求量预测对稳定猪肉消费市场具有重要意义.通过建立ARIMA、VAR和VEC模型,利用Granger因果检验筛选出显著影响因素,分别预测我国猪肉消费量.最后,基于动态集成预测方法对三种模型的预测结果进行综合集成.通过对2009-2011年我国猪肉消费需求量预测,实证结果表明样本外集成预测精度更高,更稳定. |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:4826001 |
| 源URL | [http://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/56803]  |
| 专题 | 中国科学院数学与系统科学研究院 |
| 作者单位 | 1.中国科学院数学与系统科学研究院 2.中国人民大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郑莉,段冬梅,陆凤彬,等. 我国猪肉消费需求量集成预测——基于ARIMA、VAR和VEC模型的实证[J]. 系统工程理论与实践,2013:918. |
| APA | 郑莉,段冬梅,陆凤彬,许伟,杨翠红,&汪寿阳.(2013).我国猪肉消费需求量集成预测——基于ARIMA、VAR和VEC模型的实证.系统工程理论与实践,918. |
| MLA | 郑莉,et al."我国猪肉消费需求量集成预测——基于ARIMA、VAR和VEC模型的实证".系统工程理论与实践 (2013):918. |
入库方式： OAI收割
来源：数学与系统科学研究院
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