月度数据季节因素调整和预测

摘要：

由于受气候条件、节假日、人们的风俗习惯、人口和国民经济增长等因素的影响,客运量呈现出周期性的增长趋势变化.为帮助客运部门更好地安排客运计划,本文通过指数平滑法中的Holt-Winters模型将时间序列数据分解为季节波动和趋势波动.并对我国铁路、民航、水运和公路的2002-209年的客运量数据进行拟合.结果表明,铁路和民航客运量数据具有明显的线性趋势和季节性特征,并进一步得出其波峰和波谷到达的时间;模型对铁路、民航、水运和公路客运量均有非常好的拟合效果,其平均绝对百分比误差(MAPE)依次为5.536%,7.49%、6.070%和3.633%.在此基础上对我国20l0年各月份的客运量进行了科学预测.

关键词：Holt-Winters模型、客运量、预测、季节因素

所属期刊栏目：28

分类号：C812(统计方法)

资助基金：广东省哲学社会科学基金09E-04;广东省自然科学基金9151051501000066

在线出版日期：2011-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：79-85