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基于HP分离ARIMA—Markov模型的我国生猪存栏量预测 被引量:2

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摘要 时间序列分析方法的运用呈现出多样性和组合型的特点。针对于当前时间序列模型运用存在的分割性不足,在对时间序列分离后独立序列的特性出发,认为应当对独立分离序列分别建立适合波动规律的预测模型。文章首先采取HP滤波对生猪存栏量进行分离,然后采用ARIMA模型和Markov转移模型分别对趋势序列和随机序列进行预测并加总,最后采用原始序列的ARIMA处理结果与组合模型进行对比,发现了组合模型要优于传统ARIMA。
作者 吴雪
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第6期102-104,共3页 Statistics & Decision
基金 重庆市教育委员会课题资助项目(09SKT04)
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参考文献4

二级参考文献13

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共引文献56

同被引文献12

引证文献2

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