基于ARIMA模型的中国对外贸易出口值的预测分析,本文是对外贸易方面有关硕士学位毕业论文范文跟对外贸易和ARIMA模型和预测分析方面硕士学位毕业论文范文.
对外贸易论文参考文献：
李旭琳
民族大学
【摘 要】出口值是对外贸易的一项重要指标.本文运用 ARIMA 疏系数模型对 2009 年 1 月至 2016 年 12 月的月度数据进行了建模.并且利用历史数据验证了模型的可靠性,给出了我国对外贸易出口值的短期预测.
【关键词】对外贸易出口额预测 ； ARIMA 模型疏系数
二、中国对外贸易出口值的 ARIMA 模型
1. 原始数据介绍
本文所搜集的的原始数据为中国对外贸易出口额,数据来源为国家统计局的统计年鉴.选取 2009 年 1 月至 2016 年 12 月的数据建立 ARIMA 疏系数模型并对对外贸易出口额进行预测.2017年 1 月至 2017 年 10 月的数据为检验数据.
2. 模型定阶
时序图显示,该时间序列有显著的波动上升趋势,为典型的不平稳序列.考虑对其进行差分运算.
在对序列进行了一阶十二步差分运算之后,综合时序图、自相关图、偏自相关图,可以认为差分后序列平稳,考虑对模型进行定阶.
在自相关图中,延迟 1、2 阶的自相关系数显著大于 2 倍标准差 ； 在偏自相关图中,延迟 1、12 阶的偏自相关系数显著大于 2倍标准差,综合考虑以上特点,构造疏系数模型 ARMA(（1,2） ,（1,12）).
综合之前所做的差分运算,对原时间序列所拟合的模型为疏系数模型 ARIMA（ （1,2） , （1,12） , （1,12） ） .
3. 参数估计
模型口径为
4. 模型检验 ：
由参数显著性检验结果可知,所拟合模型中的 4 个参数均显著 ； 由残差检验结果可知,序列为白噪声序列.因此,疏系数模型 ARIMA（ （1,2） , （1,12） , （1,12） ）拟合成功.
三、预测与分析
第一,该疏系数 ARIMA 模型的参数检验显著且残差为白噪声序列,作为中国对外贸易出口值预测模型是可行的 ； 第二,由2017 年中国对外贸易出口实际与预测值对比图可知模型预测基本准确 ； 第三,该模型适用于短期预测,随着预测时间的延长,置信区间在逐渐变大,预测误差也在逐渐变大.
结论:此文为大学硕士与对外贸易本科对外贸易毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料，关于免费教你怎么写对外贸易和ARIMA模型和预测分析方面论文范文.
基于CMS模型的中国茶叶出口贸易
冷杨1陈富桥2（1全国农业技术推广服务中心北京100125；2中国农业科学院茶叶研究所杭州310008)摘要加入WTO以来,中国茶叶出口持续增长,国际市场份额不断增加,但也存在出口市场相对集中,出.
金融错配和商业银行贷款违约率波动基于ARIMA-GARCH模型的实证检验
董晓红摘要商业银行的不良贷款率决定了商业银行的经营风险,同时不良贷款率也是衡量商业银行盈利能力与竞争力的重要指标之一,不良贷款率提高到一定程度会引发一个地区甚至一个国家乃至全球的金融危机 对商业银行不.
贸易结构和中国进出口贸易：基于引力模型的理论和实证
【摘 要】本文从贸易结合度的角度,探析了贸易宏观结构互补性与贸易流量之间的关系 通过在引力模型中引入贸易结合度指数．本文首先从理论上推导了贸易结合度与双边贸易量之间的正相关关系 然后,利用19 94.
中国要坚持对外贸易多元化战略
中国国家主席日前成功访问中东非洲五国,并出席在南非召开的金砖五国峰会,此行的主要收获之一,就是加强了中国同亚非国家以及金砖五国的经贸合作关系,在美国对华掀起贸易战,大搞贸易保护主义的大背景下,中国却在.