时间序列分析模型在山东省粮食总产量预测中的应用

摘要：

对比传统时间序列分析模型(线性回归、二次滑动平均、一次平滑、二次指数平滑和三次指数平滑等)与ARIMA模型在山东省粮食总产量中的拟合精度,并应用ARIMA(2,1,12)模型预测了未来3年内山东省粮食总产量.结果表明,在山东省粮食总产量拟合中,ARIMA(2,1,12)模型得到的粮食总产量拟合值与观测值的相对误差处于±10%和±5%范围内的分别为73.333%和53.333%,回归方程的决定系数为0.959,优于传统时间序列分析模型;利用ARIMA(2,1,12)模型预测未来3年内山东省粮食总产量,粮食总产量有逐年上升的趋势,且增长率逐年上升.

关键词：传统时间序列分析模型、ARIMA模型、拟合精度、预测

所属期刊栏目：14

分类号：F307(农业经济理论)

资助基金：鲁东大学校科研和教改项目

在线出版日期：2007-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：309-311