AR模型在工业品季度变化预测中的应用

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【正】 时间序列分析是对有序的随机数据进行分析、研究和处理的一种方法,实施这一方法可以由表及里地掌握客观现象的本质和内在规律,从而达到进一步认识事物,预测未来或自动控制的目的。ARMA模型是对系统本身(离散平稳随机过程)建立统计数学模型,仅仅依赖于已有的观测数据内部的联系。因此,它和回归分析有着本质上的区别。AR(p)模型形式简单,便于识别和参数估计,可以在计算机上实现,而且模型参数的Yule-walker估计,最小二乘估计,最小平方和估计,在样本充分大时,几乎是一致的,本文对工业品购进额季度变化的情况建
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