趋势建模与预测

作业一：我国纱产量趋势建模与预测

本文选择我国2000年到2012年纱产量的季度数据来对纱产量进行研究与建模，应用2000年到2010年纱产量数据来建立模型并应用2009-2010年的数据来检验模型的有效性。2000年到2012年纱产量数据图如图1所示（季度数据）：

A

图1：2000—2012纱产量季度数据

模型建立：

本文分别选择线性模型、二次模型以及指数模型来建立模型并比较选择最合适的模型。

1. 线性模型

首先假定其不含季节效应，建模并回归，回归方程为A=aTI+b+ε 其中A代表纱产量的季度数据，TI为时间序列。回归结果如下：

A=14.5526TI+52.6674 t=（31.3486） （3.7253）

作业一：我国纱产量趋势建模与预测

本文选择我国2000年到2012年纱产量的季度数据来对纱产量进行研究与建模，应用2000年到2010年纱产量数据来建立模型并应用2009-2010年的数据来检验模型的有效性。2000年到2012年纱产量数据图如图1所示（季度数据）：

A

图1：2000—2012纱产量季度数据

模型建立：

本文分别选择线性模型、二次模型以及指数模型来建立模型并比较选择最合适的模型。

1. 线性模型

首先假定其不含季节效应，建模并回归，回归方程为A=aTI+b+ε 其中A代表纱产量的季度数据，TI为时间序列。回归结果如下：

A=14.5526TI+52.6674 t=（31.3486） （3.7253）


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