一种基于SARIMA模型的出口数据预测方法

本发明公开了一种基于SARIMA模型的出口数据预测方法，包括将历史数据输入到SARIMA模型中，进行ADF检验，将ADF检验后的历史数据提取后检验白噪声，将检验后的数据通过AR与MA过程提取检验后数据的时间序列信息；绘制以季节为差分时间序列的自相关与偏自相关图，寻找SARIMA模型的第一类优选参数建立第一优化模型；依据评价时间序列模型的AIC信息准则从候选集中选出第二类优选参数建立第二优化模型；选择第一优化模型与第二优化模型中预测值与实际值偏差最小的模型记为终选模型，输出终选模型，进行模型校检。本发明有益效果为可以较好的捕捉数据中存在的趋势信息，并在相对较短周期内的预测精度较高，可以实现误差保持在5%以内。