基于CEEMD-ARIMA的中美双边贸易额组合预测

文章使用互补集合经验模态分解(CEEMD)和自回归移动平均(ARIMA)组合预测模型对中美双边贸易进出口总额进行建模预测。传统ARIMA模型的拟合精度较低,CEEMD-ARMA组合相比传统时间序列模型预测精度更高,有效解决了原始数据的非平稳性。仿真结果表明,该模型优于其他模型,能够以一定的精度预测中美双边贸易额走势。