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基于ARIMA-BP模型的我国城镇登记失业率分析与预测
被引量：
4
1
作者
张仁发
曾惠芳
+1 位作者
叶佑林
索秀花
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010年第23期78-80,共3页
文章通过灰色关联模型分析影响城镇登记失业率的主要指标,发现GDP、第一产业增加值、CPI、商品零售价格指数、城镇人口总数5个指标显著地影响城镇登记失业率。通过构建ARIMA-BP模型,分析城镇登记失业率与5个影响指标之间的关系,用1984~2...
文章通过灰色关联模型分析影响城镇登记失业率的主要指标,发现GDP、第一产业增加值、CPI、商品零售价格指数、城镇人口总数5个指标显著地影响城镇登记失业率。通过构建ARIMA-BP模型,分析城镇登记失业率与5个影响指标之间的关系,用1984~2008年的年度历史数据对模型进行实证分析,并分别建立了ARIMA（自回归移动平均）模型、BP模型与之进行比较,结果表明：ARIMA-BP模型显著优于ARIMA模型和BP模型。
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关键词
城市登记失业率
灰色关联分析
ARIMA-BP
NAR-BP
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职称材料
题名
基于ARIMA-BP模型的我国城镇登记失业率分析与预测
被引量：
4
1
作者
张仁发
曾惠芳
叶佑林
索秀花
机构
暨南大学管理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010年第23期78-80,共3页
文摘
文章通过灰色关联模型分析影响城镇登记失业率的主要指标,发现GDP、第一产业增加值、CPI、商品零售价格指数、城镇人口总数5个指标显著地影响城镇登记失业率。通过构建ARIMA-BP模型,分析城镇登记失业率与5个影响指标之间的关系,用1984~2008年的年度历史数据对模型进行实证分析,并分别建立了ARIMA（自回归移动平均）模型、BP模型与之进行比较,结果表明：ARIMA-BP模型显著优于ARIMA模型和BP模型。
关键词
城市登记失业率
灰色关联分析
ARIMA-BP
NAR-BP
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于ARIMA-BP模型的我国城镇登记失业率分析与预测
张仁发
曾惠芳
叶佑林
索秀花
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010
4
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参考文献
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