中国港口集装箱吞吐量预测:基于组合时间序列

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【摘要】

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近年来,中国港口集装箱吞吐量增长迅速.如何准确预测中国港口集装箱吞吐量是一个极其重要且具有挑战性的问题.采用一种自适应方法来解决该问题,即Yang（2004）提出的指数加权聚合

【作者】

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赵尚威周建红

【机构】

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中央民族大学理学院,广东金融学院信用管理系

【出处】

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系统科学与数学

【发表日期】

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2018年2期

【关键词】

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自适应组合集装箱吞吐量预测时间序列模型

【基金项目】

：

教育部人文社会科学研究青年基金项目(15YJC630013);教育部人文社会科学研究青年基金项目(17YJC910011);中央民族大学自主科研项目青年学术团队引领计划(2017MDYL21);青年教师科研能力培育项目(2017QNPY34)资助课题

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近年来,中国港口集装箱吞吐量增长迅速.如何准确预测中国港口集装箱吞吐量是一个极其重要且具有挑战性的问题.采用一种自适应方法来解决该问题,即Yang（2004）提出的指数加权聚合预测（AFTER）.我们采用该方法将两种时间序列模型：SARIMA和VAR进行组合.对中国七大港口的预测结果表明,AFTER方法比常用的简单平均预测具有优势,它通常能以更高的频率自动设置更大的权重在更好的个体预测上.

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