小波分析结合ARIMA组合模型的2014~2017年石油贸易量预测研究

刘险峰

小波分析结合ARIMA组合模型的2014~2017年石油贸易量预测研究

引用本文：刘险峰.小波分析结合ARIMA组合模型的2014~2017年石油贸易量预测研究[J].财经理论与实践,2014,(4):117-122

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作者	单位
刘险峰	(西南石油大学经济管理学院，四川成都610500)

中文摘要:选取2002~2013年我国石油进出口贸易量的数据进行建模分析。首先运用小波分析理论将贸易量数据进行分解，识别出数据的主要特征和细节特征，针对不同特征进行识别和平稳性检测和参数估计,建立相应的ARIMA模型，并进行预测加权合成。仿真结果表明，小波分析结合ARIMA组合模型的预测精度远远大于为改进的ARIMA预测模型，从而为科学合理的决策提供更为精确的预测模型。

中文关键词:ARIMA模型时间序列进出口贸易 Eviews软件对数差分

The Wavelet Analysis plus ARIMA model 2014~2017 Oil Import and Export Prediction

Abstract:This paper selects 2002~2013 China's oil import and export trade data for modeling and analysis. The wavelet analysis is used to decompose the trade data, identifying the main features. The trade data series is tested for stationarity, and parameter estimation to build an appropriate ARIMA model. Simulation results show that the combination of wavelet analysis with the ARIMA model performs far better in prediction than the ARIMA forecasting model for decision-making.

keywords:ARIMA Model Time Series Import and Export Trade Eviews Software Logarithmic Difference

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