目的:應(yīng)用自回歸移動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)全國流行性腮腺炎月發(fā)病數(shù)。方法:運(yùn)用Eviews 8.0軟件對(duì)2013年10月至2018年10月的腮腺炎發(fā)病數(shù)構(gòu)建乘積季節(jié)ARIMA模型,以2018年11月至2019年10月的數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本,對(duì)模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行檢驗(yàn),再用所建模型預(yù)測(cè)2019年11月至2020年10月的全國腮腺炎月發(fā)病數(shù)。結(jié)果:通過對(duì)序列的平穩(wěn)化、模型的識(shí)別、建立和診斷,建立ARIMA（3,1,2）×（1,1,1）₁₂模型,該模型擬合效果顯示,調(diào)整的R²為0.905,AIC值為-3.920,預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的平均絕對(duì)誤差為-561例,平均相對(duì)誤差為4.59%。結(jié)論:ARIMA（3,1,2）×（1,1,1）₁₂模型能較好地?cái)M合全國腮腺炎月發(fā)病數(shù)的變化趨勢(shì),可用于我國腮腺炎的短期預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)分析。 

【文章來源】：甘肅科技縱橫. 2020,49(06)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

2013年10月至2018年10月全國腮腺炎月發(fā)病數(shù)趨勢(shì)

首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了一次自然對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換，使該序列的方差平穩(wěn)下來，再進(jìn)行一次非季節(jié)性差分和一次季節(jié)性差分，之后觀察處理后的序列圖（如圖2所示）。從圖2可以看出，差分后的序列雖然仍有些波動(dòng)，但其均值基本在0上下擺動(dòng)，之后又對(duì)差分后的數(shù)據(jù)序列采用ADF檢驗(yàn)法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)ADF檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量t=-6.493,P=0.000，說明經(jīng)過變換后的序列平穩(wěn)，可以進(jìn)行建模。2.3 模型定階及建立

根據(jù)模型的參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)以及殘差分析進(jìn)行初篩，發(fā)現(xiàn)同時(shí)滿足以上兩個(gè)條件的模型共有3個(gè)，分別是ARIMA(3,1,2）×（1,1,1)12、ARIMA(3,1,1）×（1,1,2)12和ARIMA(3,1,1）×（2,1,1)12（見表1），這三個(gè)模型的參數(shù)均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，且殘差均為白噪聲。再根據(jù)調(diào)整的R2和BIC進(jìn)行綜合判斷，發(fā)現(xiàn)ARIMA(3,1,2）×（1,1,1)12該模型擬合效果最好，其調(diào)整的R2值是三個(gè)模型最大，為0.905,AIC值為三個(gè)模型最小，為-3.920，因此本研究選擇ARIMA(3,1,2）×（1,1,1)12模型作為最優(yōu)模型（詳見表1、表2所列）。2.4 模型的檢驗(yàn)

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3013008