基于ARFIMA模型的钢材价格预测研究

发布时间：2022-02-19 20:59

　　钢材价格的准确预测有利于施工企业拟定合理的材料采购策略。针对当前钢材价格的预测研究中均未考虑其价格变动的长记忆性,导致建模过程中有效信息丢失,预测误差增大。建立了考虑长记忆性的ARFIMA钢材价格预测模型,以青岛市2014年1月到2019年6月螺纹钢的价格为研究对象进行了钢材价格预测,并利用ARFIMA模型和ARIMA模型的预测值与真实值进行对比分析,实验结果显示:ARFIMA模型较ARIMA模型的钢材价格预测精准度提高了1.7%,且预测效果更稳定。 

【文章来源】：河北工程大学学报(自然科学版). 2020,37(03)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 基本模型
    1.1 ARMA及ARIMA模型
    1.2 ARFIMA模型
2 基于ARFIMA模型的钢材价格预测
    2.1 原始数据处理
    2.2 ARFIMA模型
    2.3 长记忆性检验
    2.4 模型建立
    2.5 模型预测
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多元线性回归的螺纹钢价格分析及预测模型[J]. 陈海鹏,卢旭旺,申铉京,杨英卓.  计算机科学. 2017(S2)
[2]钢材价格指数波动率的实证分析[J]. 王松,王超发,孙金岭.  统计与决策. 2017(19)
[3]基于时间序列的建筑工程造价预测研究[J]. 胡六星.  太原理工大学学报. 2012(06)
[4]基于ARIMA模型的中国钢材市场价格预测[J]. 王雪飞,刘志伟.  中国城市经济. 2011(01)
[5]基于人工神经网络钢材价格的分析与预测[J]. 陈希,王景强,王玉峰.  自动化与仪表. 2010(12)



本文编号：3633609