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季节性时间序列预测方法选择
引用本文:郑淦文.季节性时间序列预测方法选择[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版),2010,26(6).
作者姓名:郑淦文
摘    要:现实生活中大部分的经济数据不仅会随着时间的推移显示出一定的长期趋势,往往还会因为季节性因素而呈现出周期变化,因此,对于这种既具有倾向性变动趋势又有季节性变动的时间序列的预测就成为了统计预测的重要内容之一。因为预测方法选择的多样性,主要讨论温特线性与季节性指数平滑法,自适应过滤法和ARIMA模型拟合法这3种重要且比较典型的预测方法,通过比较3种方法的优劣,有助于在实际预测中预测方法的正确选择。

关 键 词:倾向性和季节性  温特线性与季节性指数平滑法  自适应过滤法  ARIMA模型

Time series forecasting methods selection for seasonal data
ZHENG Gan-wen.Time series forecasting methods selection for seasonal data[J].Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition),2010,26(6).
Authors:ZHENG Gan-wen
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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