基于ARIMA模型的工业生产指数预测分析

作者：赵梦鸽; 李林

来源：经济研究导刊, 2020, (03): 30-36.

• 时间序列分析
• 电力燃气工业生产指数
• ARIMA模型
• 趋势预测

运用自回归移动平均结合模型,即ARIMA法分析电力燃气工业生产指数时间序列上的趋势性规律,并进行预测。首先,对2000—2019年的电力燃气工业产值指数数据进行时间序列分析以及平稳性处理。其次,通过模型的识别、诊断和检验,建立电力燃气工业生产指数数据ARIMA模型,预测模型ARIMA(2,1,3)(2,1,1)12。最后,根据得到的ARIMA(2,1,3)(2,1,1)12模型对2018—2019年的电力燃气设施数据进行预测,并将该模型预测结果与实际情况进行对比分析。结果表明,ARIMA模型比较适用于随机性较大的电力燃气工业产值指数的趋势预测,并且方法简单。

• 单位
  上海理工大学