基于ARIMA模型对贵州茅台财务数据的实证分析
的贵州茅台有限公司季度，半年度和年度财务报表。采用的统计分析软件为SPSS18.02.2ARIMA模型与应用方法2.2.1ARIMA模型简介。ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是指基于平稳或可平稳化的非平稳时间序列数据，将序列原值对其时间滞后值、随机误差序列现值、随机误差序列滞后值三者进行方程回归所建立的模型[3]。序列时间滞后项被称为“自回归”项，p为自回归项数；随机误差序列自身和其滞后项称为“移动平均”项，q为移动平均项数，d为平稳化处理过程中所做的差分次数。此模型一旦被建立后，就可依据时间序列历史值来预测未来值。ARIMA（p，d，q）模型的一般表达式为：Xt=λ1X（t-1）+…+λpX（t-p）+ξt-θ1ξ（t-1）-…-θqξ（t-q） ，t∈ZXt为时间序列ξt为随机误差序列t为代表时间的整数p为自回归的项数d为差分运算的次数q为移动平均的项数λi为自回归项中的参数θi为移动平均项中的参数2.3运用ARIMA模型的一般步骤2.3.1根据时间序列散点图、自相关
<<上一页 下一页>>
广州市越秀区图书馆版权所有。
联系电话：020-87673002
本站访问人数：