建立流行性腮腺炎（腮腺炎）月发病率的乘积季节自回归积分滑动平均模型（ARIMA模型），并对湖南省2015年5月至2016年4月腮腺炎月发病率进行预测。

数据来源于中国疾病预防控制信息系统中的"疾病监测信息报告管理系统"。按发病日期收集2004年1月至2015年4月湖南省腮腺炎的月发病率资料，包括临床诊断病例和实验室确诊病例。采用SPSS 18.0软件中的ARIMA模型作为预测分析方法，利用2004年1月至2014年4月湖南省腮腺炎的月发病率资料进行建模，用2014年5月至2015年4月的月发病率数据作为模型预测效果的检验样本，采用Box-Ljung Q检验法对选定模型残差是否为白噪声进行检验。最后采用建立的模型对2015年5月至2016年4月湖南省的腮腺炎月发病率进行预测。

湖南省2004年1月至2014年4月期间，每年5–7月为腮腺炎的发病高峰期，11月至次年1月为次高峰。通过序列的平稳化，模型的识别、建立、诊断，建立模型ARIMA(2,1,1)×(0,1,1)₁₂，对该模型的残差进行Box-Ljung Q检验发现，Q=8.40，P=0.868，认为残差序列为白噪声序列，说明所建立的模型对数据信息的提取较为完全，模型建立比较合理。该模型拟合度R²=0.871，BIC值为-1.646，预测值与实际值的平均绝对误差为0.025/10万，平均相对误差为13.004%，说明该模型对湖南省腮腺炎月发病率预测的相对误差较小，预测结果基本可靠。用选定的ARIMA(2,1,1)×(0,1,1)₁₂模型对湖南省2015年5月至2016年4月腮腺炎的月发病率进行预测发现，发病率出现的高峰月份为5–7月，次高峰出现在11月至次年1月，高峰期的发病率与以往同期的发病率水平接近。

ARIMA(2,1,1)×(0,1,1)₁₂较好地拟合了湖南省腮腺炎的月发病率的变化趋势，对该病的预防控制具有一定的实用价值。