时间序列模型中,哪一个模型可以较好地拟合序列波动性预测的分析和预测

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基于SARMA模型的我国粗钢产量时间序列分析与预测
要】本文分析了我国粗钢产量的时间序列(2000年1月到2012年9月),在采用一阶自然对数差分和一阶季节差分来处理时间序列的波动性趋势和季节性的基础上建立季节性自回归移动平均模型(SARMA模型)。结果表明该模型拟合效果较好,预测得到的数据与实际数据误差较小,所以该模型具有一定的参考价值。【关键词】粗钢产量;SARMA模型;预测一、分析方法——SARMA模型的介绍SARMA模型是一类常用的时间序列模型,其基本思想是:依据变量自身的变化规律,利用外推机制描述时间序列的变化。(剩余908字)
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