作者：王旭天 李政远 舒慧生性蚀
来源：《中国市场》2016年第01期
[摘要]汽车工业在国民经济中占有重要地位，准确预测汽车销量具有十分重要的意义。由于假日及其他因素影响，汽车的月度销售数据表现出季节性的特征。文章选用我国2004年1月—2015年1月的汽车月度销售数据为研究对象，构建了具有季节调整的ARIMA模型并用于销量预测，预测结果的平均相对误差可控制在3%以内，模型合理有效，具有良好的参考价值。 catia [关键词]ARIMA模型；汽车销量；SARIMA预测
中学语文教学参考 [DOI]10.sc.2016.01.071adventnet
阿魏酸 1 引 言
随着我国经济的快速发展和居民生活水平的提高，汽车在人中开始逐渐普及，成为许
多人的生活必需品。与此同时，汽车工业迅速发展，在国民经济中也扮演着越来越重要的角，与机械电子、石油化工和建筑业一道构成了我国经济的四大支柱产业，因而如何对汽车销量进行准确的预测具有重要意义。工夫在诗外
ARIMA模型是20世纪70年代由博克斯和詹金斯提出的时间序列方法[1][2]，所以又被称为博克斯-詹金斯法，其全称是自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），包含移动平均过程（MA）和自回归过程（AR）两个部分。ARIMA模型发展至今理论已非常成熟，在实践中应用广泛。如龚承刚，王梦等人将ARIMA模型运用到了对湖北省城乡居民收入差距的预测中，预测到未来三年湖北省的城乡居民收入差距比仍处在较高水平。[3]薛蓓蓓运用ARIMA模型对安徽省固定资产投资总额进行了建模和预测，借助Eviews软件给出了短期的预测值。[4]张丽，牛惠芳将SARIMA模型运用到了对我国CPI的分析预测中，对CPI月度数据的变化趋势和季节性进行了分析。[5]虞安和王忠采用引力模型和ARIMA模型对旅游人进行了预测，对城市管理和旅游秩序的维护工作提供了意见和建议。[6]
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