卷烟单规格月度销量的时间序列预测方法研究

基于回归模型、指数平滑模型、时间序列分解模型、季节ARIMA模型和X13-A-S方法对某省玉溪(软)卷烟2015年1月到2020年12月共72个月的月度销量进行预测,并对预测结果进行检验。在销量最高的1月,预测结果的差异最大,在销量最低的12月,预测结果的差异最小。2020年1月至10月的实际销量为49780.78箱,预测最为接近的是季节ARIMA模型,其次是X13-A-S方法,预测差距最大的是时间序列分解法。在平均相对误差上,X13-A-S方法的平均相对误差最小,为8.57%,季节ARIMA模型次之,为10.43%。回归分析方法的标准误差最小。在销量均值的预测上,季节ARIMA模型和X13-A-S方法预测的绝对误差和相对误差较低,可以作为卷烟月度销量的通用方法。