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时间:2017-12-07
《论文正文 基于arima模型的中国钢铁价格分析预测》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘 要1Abstract21引言31.1研究背景31.2国内外研究现状31.3研究意义42时间序列数据分析52.1时间序列的定义52.2时间序列的分析52.3间序列数据62.3.1数据分析62.3.2数据预处理72.3.3数据成分分析72.3.4数据成分处理83ARIMA基本理论93.1ARIMA模型与分类93.2干预分析103.3ARIMA模型104ARIMA模型在中国钢铁价格中的应用104.1钢铁价格影响因素104.2数据的获取与预处理114.3合适的分析方法的选用124.4模型干预分析124.5模型预测125
2、结论与展望13致谢14[参考文献]1515摘 要本文用ARIMA模型,对2002年至2012年全国钢铁综合价格利用时间序列进行分析,用MATLAB软件检验模型的可行性,利用数据进行模型检测,取得了良好的模拟效果;同时将干预因素的影响考虑在内,并进行单独的分析与模拟,形成了ARIMA模型.同时对干预因素的形成机制和影响性质进行了分析,结果表明,基于ARIMA模型的中国钢铁价格的模拟值和真实值较吻合。经历了价格震动的中国钢材市场,将在围绕增长趋势的基础上,在中国政策性干预的影响之下跌入一个谷底,然后在反干预影响因素的基
3、础上从谷底进行上扬。我们同时发现:中国钢铁价格不具有季节性和循环性。关键词:ARIMA模型;钢铁价格;平稳时间序列;预测15AbstractUsingARMAmodel,thispaperanalysedtheblendpriceofsteelfrom2002to2012inChina,erifiedthemodelbyMATLABandtestedthemodelwiththedataof2006,gettingagoodresultTakingintotheinterventionaffectsaccountb
4、yanalyzingandmodeling,weformedtheARIMAmodel。Afterthat,weanalysetheformingmerchanismandaffectingcharacteristic。TherealpriceandthesimulatingpricegettingfromtheARIMAareaboutthesame。Atthesametime,wegettheconclusionthat:afterexperiencingthepricevibration,thesteelpr
5、iceofChinamarket,basingonthelonggrowingtrend,willfallintoalowpriceandthepricewillclimbupsoonwithinashorttimeiftherewerenotinterventionanalysisoccurring。Atthesametimewegetthat:thesteelpriceofchinadonothavethecharacteristicofseasionandcirculation。KeyWords:ARIMAm
6、odel,blendpriceofsteel,steadytime-series,forecast1引言151.1研究背景由于近几年来国家对国有的钢铁企业进行了一定规模的改革,而大部分国有的钢铁企业在这样的改革过程都不约而同的碰到了这样或那样的一些问题,在改革过程中遇到了很多困难。总的说来,主要有这些困难。首先,国有的钢铁企业需要充分的挖掘企业内部多蕴藏的生产潜力,充分的激发这些生产潜力;其次,国有钢铁企业需要再次对企业自身进行相关的评估,对企业进行科学的管理;再次,国有钢铁企业为了实现更好的效益,需要在降低生产成
7、本的基础上对价格进行进一步合理的调控,更加适应市场的需求。种种问题,都对企业的生产效益提高了更高的要求。大部分的钢铁企业均从市场需求出发,根据价格变化规律,建立合理科学的模型,再根据相应的模型对钢材价格的走势进行相关的预测和分析。但是,这样的做法仅仅适合于一些中小钢铁企业,对于一些大规模的钢铁生产企业而言,需要对全国乃至全世界的钢材价格的走势有一个宏观的把握。在这个问题上,很多的专家和学者做出了一定的研究和探讨,而在本文中,我将从钢材价格的变化规律出发,对钢铁价格的走势进行相应的分析和研究。1.2国内外研究现状19
8、70年,一本关于时间序列分析的著作问世,这便是Box和Jenkins的《《时间序列分析、预报和控制》。随后的专家学者在这两人的研究基础上,对整个理论和方法进行了进一步的探索,并且在相应的模拟以及预测、控制方面取得了一地的进展。值得一提的是,该方法对于分析处理动态数据、提取复杂信息以及预测与控制上表现出不凡的优势。近些年来,电脑技术和网络技术以及计算机的推广与
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