【摘 要】
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受多因素影响我国农业总产值时间序列存在异常点、非正态性和异方差性,使基于最小二乘参数估计的自回归AR(P)模型在我国农业总产值预测中精度降低.针对此问题,提出了一种改进估参方法:通过Box-Cox变换使建模数据线性程度提高,正态性改善,异方差性消除,在此基础上建立的AR(3)模型使其拟合预测精度得到了提高.实证分析表明;引入Box-Cox变换后,加权最小一乘估参效果优于极大似然估参,但此两种估参所得模型的预测精度均优于仅对原始建模数据作差分处理的ARIMA模型.
【机 构】
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兰州石化职业技术大学信息处理与控制工程学院,甘肃兰州730060
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受多因素影响我国农业总产值时间序列存在异常点、非正态性和异方差性,使基于最小二乘参数估计的自回归AR(P)模型在我国农业总产值预测中精度降低.针对此问题,提出了一种改进估参方法:通过Box-Cox变换使建模数据线性程度提高,正态性改善,异方差性消除,在此基础上建立的AR(3)模型使其拟合预测精度得到了提高.实证分析表明;引入Box-Cox变换后,加权最小一乘估参效果优于极大似然估参,但此两种估参所得模型的预测精度均优于仅对原始建模数据作差分处理的ARIMA模型.
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