基于时间序列分析的黄磷价格预测研究

本文旨在通过ARIMA和GARCH模型分析和预测黄磷价格的时间序列数据。黄磷是一种基础化工产品,其应用领域众多,是磷化工产业链的重要一环。黄磷价格的变化备受各方瞩目,因此建立有效的模型对黄磷价格预测分析具有重要的现实意义。本文采用了从2010-2022年的黄磷价格数据,使用单位根检验确认数据的非平稳性,并通过一阶差分实现了平稳化。ARIMA(1,1,1)模型被用来捕捉价格的长期趋势,而GARCH(1,1)模型用于建模残差的波动性。研究结果表明,组合模型能有效预测黄磷价格,且预测值在95%置信区间内与实际价格吻合良好。本研究为化工产品市场的风险管理和决策提供了新的视角。