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基于ARIMA乘积季节模型的我国海关进出口商品总值的时间序列分析
被引量:
5
1
作者
敬久旺
《技术与市场》
2011年第7期8-11,13,共5页
在对时间序列分析理论研究基础上,通过利用SAS统计软件,系统地分析了1995年至2010年我国海关进出口商品总值月度数据的变化规律。分析结果表明,建立的ARIMA((1,3),1,0)×(1,1,1)12乘积季节模型的预测精度较高,能充分反映我国海关进...
在对时间序列分析理论研究基础上,通过利用SAS统计软件,系统地分析了1995年至2010年我国海关进出口商品总值月度数据的变化规律。分析结果表明,建立的ARIMA((1,3),1,0)×(1,1,1)12乘积季节模型的预测精度较高,能充分反映我国海关进出口商品总值的时间序列变化规律,可采用该乘积季节模型对2011年上半年我国海关进出口商品总值进行预测。
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关键词
海关进出口商品总值
时间序列分析
SAS
ARIMA乘积季节模型
预测
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职称材料
题名
基于ARIMA乘积季节模型的我国海关进出口商品总值的时间序列分析
被引量:
5
1
作者
敬久旺
机构
西藏农牧学院
出处
《技术与市场》
2011年第7期8-11,13,共5页
文摘
在对时间序列分析理论研究基础上,通过利用SAS统计软件,系统地分析了1995年至2010年我国海关进出口商品总值月度数据的变化规律。分析结果表明,建立的ARIMA((1,3),1,0)×(1,1,1)12乘积季节模型的预测精度较高,能充分反映我国海关进出口商品总值的时间序列变化规律,可采用该乘积季节模型对2011年上半年我国海关进出口商品总值进行预测。
关键词
海关进出口商品总值
时间序列分析
SAS
ARIMA乘积季节模型
预测
Keywords
China's customs import and export commodities gross
time series analysis
SAS
multiplicative seasonal ARIMA model
forecasting
分类号
F752.5 [经济管理—国际贸易]
F224 [经济管理—国民经济]
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作者
出处
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被引量
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1
基于ARIMA乘积季节模型的我国海关进出口商品总值的时间序列分析
敬久旺
《技术与市场》
2011
5
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