摘要
文章使用百度搜索指数(BDI)和同期钢材交易价格和销售量的历史数据,运用时间序列分析方法,研究BDI对钢材价格和销售量预测。对钢材销售量预测以季度为周期时,BDI可提高准确度9.544%。对钢材价格预测以天为周期时,存在残差项序列相关的问题;以周为周期的可以提高1.208%的预测准确度,并且t检验显示其所有系数显著不为零,QLB统计量显示残差项不存在序列相关的问题;以月为周期,准确度提高1.424%,BDI的系数t检验显著等于零,但是残差项不存在序列相关的问题;以季度为周期,BDI的系数t检验显著地等于零。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第4期113-117,共5页
Statistics & Decision
