基于ARIMA模型的中国对外贸易出口值的预测分析
【摘 要】出口值是对外贸易的一项重要指标。本文运用ARIMA疏系数模型对2009年1月至2016年12月的月度数据进行了建模。并且利用历史数据验证了模型的可靠性,给出了我国对外贸易出口值的短期预测。
【关键词】对外贸易出口额预测;ARIMA模型疏系数
二、中国对外贸易出口值的ARIMA模型
1.原始数据介绍
本文所搜集的的原始数据为中国对外贸易出口额,数据来源为国家统计局的统计年鉴。选取2009年1月至2016年12月的数据建立ARIMA疏系数模型并对对外贸易出口额进行预测。2017年1月至2017年10月的数据为检验数据。
2.模型定阶
时序图显示,该时间序列有显著的波动上升趋势,为典型的不平稳序列。考虑对其进行差分运算。
在对序列进行了一阶十二步差分运算之后,综合时序图、自相关图、偏自相关图,可以认为差分后序列平稳,考虑对模型进行定阶。
在自相关图中,延迟1、2阶的自相关系数显著大于2倍标准差;在偏自相关图中,延迟1、12阶的偏自相关系数显著大于2倍标准差,综合考虑以上特点,构造疏系数模型ARMA((1,2),(1,12))。
综合之前所做的差分运算,对原时间序列所拟合的模型为疏系数模型ARIMA((1,2),(1,12),(1,12))。
3.参数估计
模型口径为
由参数显著性检验结果可知,所拟合模型...
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