基于时间序列的民航客运量分析预测.docx
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1、 基于时间序列的民航客运量分析预测 冯慧娇【摘 要】 本文首先对时间序列主要特征和时间序列分析步骤进行介绍,然后在平稳时间序列建模的基础上对非平稳时间序列的建模进行了分析。在分析的过程中将非平稳时间序列的建模分为基于确定性分析的建模和基于随机性分析的建模两大类,并对此进行了比较。最后本文运用 2013年 1月至 2017年 12月我国的民航客运量数据,基于 R 软件进行分析,通过 ARIMA 模型、季节效应分析和 Holt-Winters 模型分别对我国的民航客运量数据进行拟合。最后经过模型比较选择了Holt-Winters模型,并预测了我国2018年12个月的民航客运量。【关键词】 时间序列
2、 民航客运量 季节效应分析ARIMA模型 R软件第1章 绪 论我国航空运输需求量增长的主要因素首先是经济总量扩张;其次对航空运输影响最大的是结构因素;再次,国际贸易也是航空运输需求的重要带动因素。我国全球进出口贸易总额不断增加,且城镇居民消费有温饱型转向享受型发展型,都对我国旅游支出、民航发展提供了极具前景的良好的发展空间。所以在这种情况下,对我国民航客运量进行分析预测,对于民航业的发展具有重要的意义。第2章 时间序列分析基本方法2.1平稳性检验时间序列法的核心是对数据进行平稳性检验。一般有两种方法来检验序列的平稳性。其中一种是比较直观的图检验法,由时序图和自相关图的特征做出判断,另外一种是具
3、有理论依据的假设检验的方法,手段是构造合适的检验统计量。2.2非平稳时间序列的确定性分析2.2.1确定性因素分解任意一个时间序列分析都可分解为由多项式决定的确定性趋势分析和由平稳的零均值误差成分。对于平稳序列,这两种影响对序列的作用都是稳定的,而非平稳序列所受到的两种影响至少有一种是不稳定的,这也是非平稳序列产生的机理。2.2.2趋势分析一、指数平滑法1、简单指数平滑适用于非季节性变动,处于恒定水平、没有明显趋势的时间序列,可对其进行短期预测。2、Holt两参数指数平滑适用于对含有线性趋势、无季节性的序列进行修匀。适用于对含有线性趋势、无季节性的序列进行修匀。基本思想是假定序列有每期递增或递减
4、的固定趋势趋势变动值,则第前一期的观察值加上每期固定的趋势变动值就应该等于该期的估计值。3、HW指数平滑此模型为指数平滑方法的一种,包括想加模型以及相乘模型。主要适用于有增长或降低趋势、季节性变化的时间序列。二、季节效应分析具有季节效应的时间序列的特点是事件呈现出了固定周期性变动。具体步骤分为三步:计算周期内的各期平均数;计算总平均数;季节指数等于时期平均数除以总平均数。季节指数比值比1大,表示高于平均值,比值比1小,表示低于平均值,若都等于1表示序列无明显的季节效应。2.3非平稳时间序列的随机性分析2.3.1差分运算对于观察值序列,无论选取的是确定性还是随机性的方法,都首先需要进行的是将序列
5、中的确定性信息采用有效的手段提取出来。提取确定性信息的方法是差分运算的实质。若序列蕴含固定周期,若想要比较好的提取周期信息,一般采用进行步长为周期长度的差分运算。2.3.2求和自回归移动平均模型许多非平稳序列差分后会显示出平稳序列的性质。这说明任何非平稳序列若能通过有效手段使序列平稳化,可以对处理后的序列进行模型拟合,而这个有效的手段就是上文介绍的适当阶数的差分运算。第3章 基于时间序列的民航客运量分析3.1民航客运量数据2013年1月到2017年12月民航客运量人数(万人),数据来源于中国统计年鉴。3.2指数平滑法模型的建立分别为采用三种平滑法的样本内实际值与样本内预测值的拟合效果。从图中很
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