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首先介绍了时间序列分析中的一个新领域－长记忆分整模型（ＡＲＦＩＭＡ），分析了该模型与传统时间序列模型相比较所体现出的优越性，及其参数估计和预测方法。本文所给出的分整模型不仅反映了传统时间序列模型所不能反映的时间序列长记忆性，而且解决了利用传统方法预测商品价格中的过度参数化问题，从而显著提高了商品价格预测的可靠性。文章还给出了实际案例分析。