【摘 要】
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当家装公司制定第二年预算时,仅用销售额时间序列或开单量时间序列这种单变量时间序列已无法满足需求,很多时候需要综合考虑多个因素的互相影响,因此矩阵型截面数据的时间序列应运而生。本文提出的矩阵型截面数据时间序列MARMA(p,q)模型在使用范围上较前人所提的矩阵型截面数据时间序列AR(p)更广泛,预测精度也更准。本文首先将矩阵型截面数据时间序列的相关概念进行了详细描述,并提出了矩阵型截面数据时间序列M
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当家装公司制定第二年预算时,仅用销售额时间序列或开单量时间序列这种单变量时间序列已无法满足需求,很多时候需要综合考虑多个因素的互相影响,因此矩阵型截面数据的时间序列应运而生。本文提出的矩阵型截面数据时间序列MARMA(p,q)模型在使用范围上较前人所提的矩阵型截面数据时间序列AR(p)更广泛,预测精度也更准。本文首先将矩阵型截面数据时间序列的相关概念进行了详细描述,并提出了矩阵型截面数据时间序列MA(q)模型。然后,本文又提出了矩阵型截面数据时间序列MARMA(p,q)模型,并给出其定义,与多维的时间序列ARMA(p,q)模型的等价性条件,平稳性条件,模型识别及参数估计等方面进行了探讨。最后,本文通过家装行业2个门店的销售变化率数据用多维的时间序列ARMA(p,q)模型与矩阵型截面数据时间序列MARMA(p,q)模型进行模型构建,发现用MARMA(p,q)模型可以使模型的残差平方和变得更小,更能很好地刻画家装行业多对象多属性之间的关系。
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