基于时间序列模型的矿产品价格分析与预测

摘要：

矿产品价格是矿业投资风险中最重要的不确定因素,矿产品价格预测的准确与否关系到矿业投资的成败.本文据2001～2007年各季度的铜金属价格数据,利用spss13.0统计软件,建立时间序列ARIMA模型.结果表明模型拟合较成功,通过比较模型预测数据与实际数据,证明模型预测精度较高.该研究不仅为矿业投资决策出示可靠信息,也为矿山企业编制生产计划提供参考.

关键词：时间序列、ARIMA模型、自相关函数、偏自相关函数、预测

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分类号：F064.1(经济学分支科学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50774092;全国优秀博士学位论文作者专项基金资助项目200449

在线出版日期：2010-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：9-14