城市居民食品零售价格预测:ARIMA-GM叠加预测模型

摘要：

由于食品价格呈现波动和增长二重趋势的季节周期特性,可应用ARIMA模型,该模型既考虑了经济现象在时间序列上的依存性,又考虑了随机波动的干扰性,因而对于食品价格短期趋势的预测准确率较高.此外,考虑到食品价格受到一些特殊因素影响(如节假日,消费者心理预期等),结合灰色理论系统对信息的敏感性,采用灰色GM(1,1)改进模型对残差算子序列进行处理,对模型进行修正得到包含误差修正的ARIMA- GM叠加预测模型.

关键词：时间序列、ARIMA模型、灰色理论、指数平滑法

分类号：F512(世界各国概况)

在线出版日期：2012-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：21-22