本文選題：ARIMA模型 + 時間序列��； 參考：《財經(jīng)理論與實踐》2014年04期

【摘要】：選取2002~2013年我國石油進出口貿(mào)易量的數(shù)據(jù)進行建模分析。首先運用小波分析理論將貿(mào)易量數(shù)據(jù)進行分解,識別出數(shù)據(jù)的主要特征和細節(jié)特征,針對不同特征進行識別和平穩(wěn)性檢測和參數(shù)估計,建立相應的ARIMA模型,并進行預測加權合成。仿真結果表明,小波分析結合ARIMA組合模型的預測精度遠遠大于為改進的ARIMA預測模型,從而為科學合理的決策提供更為精確的預測模型。
[Abstract]:The data of China's oil import and export trade volume from 2002 to 2013 were selected to model and analyze. Firstly, the trade volume data are decomposed by wavelet analysis theory, the main features and details of the data are identified, and the corresponding Arima model is established by identifying the different features, detecting the stationarity and estimating the parameters. And the predictive weighted synthesis was carried out. The simulation results show that the prediction accuracy of wavelet analysis combined with Arima model is much higher than that of the improved Arima model, thus providing a more accurate prediction model for scientific and reasonable decision-making.
【作者單位】： 西南石油大學經(jīng)濟管理學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(71133007)
【分類號】：F426.22;F752

【參考文獻】

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本文編號：2024958