一种基于ARIMA模型的钢铁产品销售预测方法

摘要：

针对钢铁企业中钢铁产品销售数据的突变和趋变特点,提出一种基于ARIMA模型的钢铁产品销售预测方法,着重讨论了基于单位根检验的平稳化差分阶数确定、白噪声检验和基于贝叶斯信息准则(BIC)值的模型参数估计,给出了适合于机器实现的模型参数估计方法、模型检验方法以及利用R语言进行建模的过程,并对工程实现进行了讨论.提出的方法已在实际工程中得到了应用,模型预测值与实际销售数据的比对验证表明,该方法在短期预测上具备较高的置信度,能够为企业的产品产能控制和市场开发拓展提供有益的辅助决策依据.

关键词：销售预测、ARIMA模型、参数估计、单位根检验、平稳性检验、时间序列分析、R语言实现

所属期刊栏目：41

在线出版日期：2017-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：18-23