《表1 0:2019年7-12月民航客运量预测结果》

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《基于SARIMA-GARCH模型的民航客运量研究》

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分别利用SARIMA （1，1，1）（0，1，1）12和SARIMA （1，1，1）（0，1，1）12-GARCH （1，1）两个模型预测2019年7-12月民航客运量，观察表10中的预测结果可以发现，总体上来说两种模型的预测效果良好，但SARIMA （1，1，1）（0，1，1）12-GARCH （1，1）模型的预测结果更接近实际值，平均绝对百分误差为1.32%，小于SARIMA （1，1，1）（0，1，1）12的3.27%，这是因为加入的GARCH模型消除了序列中的异方差效应，对数据的波动情况刻画得更为贴近，减少预测误差，提高了模型的预测精度。