《表2 不同模型的拟合优度比较》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于SARIMA模型的河北省葡萄价格预测分析》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

利用Box-Jenkins方法建模，首先需要对模型进行识别，特别是滞后阶数的选择，然后对模型进行检验、参数估计及预测。根据样本序列经过一阶差分和季节差分后平稳，考虑建立SARIMA（p，d，q）（P，D，Q） s模型进行分析预测。利用序列的自相关和偏相关图进行综合分析，预选模型初步为SARIMA（1，1，1）（1，1，1） 12、SARIMA（1，1，2）（1，1，1） 12、SARIMA（2，1，1）（1，1，1） 12和SARIMA（2，1，2）（1，1，1） 12。利用2012年月至2018年12月的葡萄价格数据，通过对预选模型的拟合优度进行比较（表2）。从表2可以看出，模型SARIMA（1，1，1）（1，1，1） 12的Rˉ2最大，AIC、SC、H-Q系数最小，可初步将其确定为葡萄价格的预测模型。