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基于时间序列与多元线性回归综合模型的农村卷烟销量预测

摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 引言第7-15页
    1.1 问题的产生第7-8页
    1.2 研究意义第8-9页
    1.3 相关问题的研究现状第9-13页
        1.3.1 预测理论与方法研究现状第9-10页
        1.3.2 卷烟销量预测研究与应用现状第10-11页
        1.3.3 影响卷烟销量因素的研究现状第11-13页
    1.4 论文创新点及结构第13-15页
        1.4.1 论文创新点第13页
        1.4.2 论文结构第13-15页
第2章 理论基础与研究方法第15-20页
    2.1 季节性时间序列第15页
    2.2 乘积季节模型第15-16页
    2.3 灰色关联度分析第16-17页
        2.3.1 原始数据的变换第16页
        2.3.2 计算关联系数第16-17页
        2.3.3 求关联度第17页
    2.4 主成分回归第17-20页
        2.4.1 主成分分析第17-18页
        2.4.2 根据主成分建立模型第18-20页
第3章 数据的选取与处理第20-26页
    3.1 进行季度分解的时间序列数据第20-21页
    3.2 影响因素体系第21-26页
        3.2.1 x1、x2、x3的数据处理第21页
        3.2.2 云南省第三产业产值的数据处理第21-22页
        3.2.3 云南省农村人均生活消费现金支出的数据处理第22-24页
        3.2.4 云南省农村人口的数据处理第24页
        3.2.5 价格指数数据的处理第24-25页
        3.2.6 云南省农村卷烟销量的处理第25-26页
第4章 实证过程第26-52页
    4.1 时间序列分析第26-35页
        4.1.1 云南农村卷烟销售的总体情况第26-27页
        4.1.2 季节因素分解第27-28页
        4.1.3 模型的选取与建立第28-35页
            4.1.3.1 平稳性检验第28-30页
            4.1.3.2 季节时间序列模型的识别与定阶第30-31页
            4.1.3.3 模型的估计、检验与预测第31-35页
    4.2 影响因素的分析第35-46页
        4.2.1 灰色关联度分析第35-39页
            4.2.1.1 关联系数及关联度的计算第36-37页
            4.2.1.2 灰色关联系数的分析第37-39页
        4.2.2 多元线性回归分析第39-46页
            4.2.2.1 变量间的相关性第39-40页
            4.2.2.2 主成分分析第40-41页
            4.2.2.3 多元线性回归模型的建立第41-46页
    4.3 综合模型第46-52页
第5章 结论与展望第52-54页
    5.1 本文得出的结论第52页
    5.2 对卷烟销量预测的展望第52-54页
附录第54-58页
    附录1第54-55页
    附录2第55-57页
    附录3第57-58页
参考文献第58-61页
致谢第61页

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