统计预测与决策
课程论文
题目基于ARMA模型的西安进出口总额时间序列分析与预测
学生姓名解盼
学生学号
专业经济统计学
班级金融统计班
提交日期二一六年五月
f基于ARMA模型对西安进出口总额时间序列分析与预
测
摘要本文分析了19872013年西安地区进出口总额时间序列在将该时间序
列平稳化的基础上建立自回归移动平均模ARMA从中得出西安进出口总额序列的变化规律并且预测20142015年西安进出口总额的数值。
关键词时间序列预测进出口总额ARMA模型
1前言
进出口总额指实际进出我国国境的货物总金额。进出口总额用以观察一个国
家在对外贸易方面的总规模。进出口总额包括对外贸易实际进出口货物来料
加工装配进出口货物国家间、联合国及国际组织无偿援助物资和赠送品华侨、
港澳台同胞和外籍华人捐赠品租赁期满归承租人所有的租赁货物进料加工进
出口货物边境地方贸易及边境地区小额贸易进出口货物边民互市贸易除外
中外合资企业、中外合作经营企业、外商独资经营企业进出口货物和公用物品
到、离岸价格在规定限额以上的进出口货样和广告品无商业价值、无使用价值
和免费提供出口的除外从保税仓库提取在中国境内销售的进口货物以及其
他进出口货物。本文就此对我国进出口总额时间序列进行分析并且采用ARMA
模型对序列进行拟合最后在此基础上对2014年西安进出口总额数据进行预测。
2ARMA模型
21ARMA模型概述
ARMA模1
型全称为自回归移动平均模型AutoregressiveMovi
gAverage
Model简称ARMA是研究时间序列的重要方法。其在经济预测过程中既考虑了
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对经济运行短
期趋势的预测准确率较高是近年应用比较广泛的方法之一。ARMA模型是由美国
统计学家GEPBox和GMJe
ki
s在20世纪70年代提出的著名时序分析模型
即自回归移动平均模型。ARMA模型有自回归模型ARq、移动平均模型MRq、自
回归移动平均模型ARMApq3种基本类型。其中ARMApq自回归移动平均模
型模型可表示为
f011112100000ttptpttqtqpqttttstxxxEVarEst
Exstεφφφεθεθεφθεεσεεε≠≠≠
其中P为自回归模型的阶数q为移动平均模型的介数tx表示时间序列
tx在时刻t的值12iiφP为自回归系数12jjqθ表示移动
平均系数tε表示时间序列tx在t时期的误差或偏差。
22ARMA模型建模流程
首先用ARMA模型预测要求序列必须是平稳的也就是说在研究的时间范围内研究对象受到的影响因素必须基本相同。若所r