《表1 单变量统计：基于ARFIMA模型的钢材价格预测研究》

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《基于ARFIMA模型的钢材价格预测研究》

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为保证预测结果的准确性，本文采用SPSS软件缺失值分析功能对缺失数据进行了分析，并在此基础上将数据补齐。其中单变量统计结果见表1，通过SPSS数据分析中的多变异分析（MVA）得到钢材价格变动时间序列服从正态分布，且多变量检验（Little's MCAR）的显著性水平小于5%，由此可判断原始数据为随机缺失型数据。本文采用期望-最大似然估计法（EM）对存在缺失的原始数据进行填补。