时间序列模型在汽车拥有量预测中的应用

Consume Guide（2018）

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摘要

本文运用了时间序列模型,对原始序列{s}进行取对数、二阶差分处理,根据处理后平稳序列的自相关系数图和偏自相关系数图,经分析最终选择了ARIMA(2,2,3)模型为最合适的预测方法,因此进一步对2018年的汽车拥有量做出预测研究.

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