基于ARFIMA模型的鋼材價(jià)格預(yù)測(cè)研究
發(fā)布時(shí)間:2022-02-19 20:59
鋼材價(jià)格的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)有利于施工企業(yè)擬定合理的材料采購策略。針對(duì)當(dāng)前鋼材價(jià)格的預(yù)測(cè)研究中均未考慮其價(jià)格變動(dòng)的長記憶性,導(dǎo)致建模過程中有效信息丟失,預(yù)測(cè)誤差增大。建立了考慮長記憶性的ARFIMA鋼材價(jià)格預(yù)測(cè)模型,以青島市2014年1月到2019年6月螺紋鋼的價(jià)格為研究對(duì)象進(jìn)行了鋼材價(jià)格預(yù)測(cè),并利用ARFIMA模型和ARIMA模型的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:ARFIMA模型較ARIMA模型的鋼材價(jià)格預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度提高了1.7%,且預(yù)測(cè)效果更穩(wěn)定。
【文章來源】:河北工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,37(03)
【文章頁數(shù)】:5 頁
【文章目錄】:
1 基本模型
1.1 ARMA及ARIMA模型
1.2 ARFIMA模型
2 基于ARFIMA模型的鋼材價(jià)格預(yù)測(cè)
2.1 原始數(shù)據(jù)處理
2.2 ARFIMA模型
2.3 長記憶性檢驗(yàn)
2.4 模型建立
2.5 模型預(yù)測(cè)
3 結(jié)論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于多元線性回歸的螺紋鋼價(jià)格分析及預(yù)測(cè)模型[J]. 陳海鵬,盧旭旺,申鉉京,楊英卓. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2017(S2)
[2]鋼材價(jià)格指數(shù)波動(dòng)率的實(shí)證分析[J]. 王松,王超發(fā),孫金嶺. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2017(19)
[3]基于時(shí)間序列的建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)研究[J]. 胡六星. 太原理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(06)
[4]基于ARIMA模型的中國鋼材市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)[J]. 王雪飛,劉志偉. 中國城市經(jīng)濟(jì). 2011(01)
[5]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鋼材價(jià)格的分析與預(yù)測(cè)[J]. 陳希,王景強(qiáng),王玉峰. 自動(dòng)化與儀表. 2010(12)
本文編號(hào):3633609
【文章來源】:河北工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,37(03)
【文章頁數(shù)】:5 頁
【文章目錄】:
1 基本模型
1.1 ARMA及ARIMA模型
1.2 ARFIMA模型
2 基于ARFIMA模型的鋼材價(jià)格預(yù)測(cè)
2.1 原始數(shù)據(jù)處理
2.2 ARFIMA模型
2.3 長記憶性檢驗(yàn)
2.4 模型建立
2.5 模型預(yù)測(cè)
3 結(jié)論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于多元線性回歸的螺紋鋼價(jià)格分析及預(yù)測(cè)模型[J]. 陳海鵬,盧旭旺,申鉉京,楊英卓. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2017(S2)
[2]鋼材價(jià)格指數(shù)波動(dòng)率的實(shí)證分析[J]. 王松,王超發(fā),孫金嶺. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2017(19)
[3]基于時(shí)間序列的建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)研究[J]. 胡六星. 太原理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(06)
[4]基于ARIMA模型的中國鋼材市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)[J]. 王雪飛,劉志偉. 中國城市經(jīng)濟(jì). 2011(01)
[5]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鋼材價(jià)格的分析與預(yù)測(cè)[J]. 陳希,王景強(qiáng),王玉峰. 自動(dòng)化與儀表. 2010(12)
本文編號(hào):3633609
本文鏈接:http://www.sikaile.net/projectlw/yjlw/3633609.html
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