《表2 SARIMA备选模型拟合参数评估及拟合优度检验》

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《中国流行性腮腺炎发病率模型拟合及预测效果比较》

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注：SAR1、SAR2、SMA1、SMA2分别指SARIMA季节部分的参数；SARIMA=季节性自回归移动平均模型，BIC=贝叶斯信息准则，MAPE=平均绝对误差百分比；-表示无此项数值

2004 年 1 月—2016 年 6 月全国流腮逐月发病率时间序列存在季节性和长期性波动，对原始序列进行自然对数转换、1阶差分和1次季节性差分，差分后序列经ADF检验，序列平稳 （t=-12.274，P<0.001）， 确定d=1，D=1。 再观察变换后序列的ACF图和PACF图（见图2)，ACF图延迟1阶截尾，PACF图延迟1阶、延迟2阶偏自相关系数均超过2倍标准差，随着延迟阶数增长， 偏自相关系数下降缓慢，PACF图拖尾，确定p=0，q=1。因P、Q取值一般不超过2，采用逐个尝试的办法进行拟合，共建立9个备选模型，参数检验及拟合优度检验结果见表2，模型SARIMA（0，1，1）（0，1，1）12参数有统计学意义（P<0.001），且具有最小的标准化BIC值和MAPE值，且残差为白噪声序列（Box-Ljung统计量 =18.199，P=0.312），该模型为最优模型，可以用于全国流腮发病率预测。