【摘 要】
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针对火灾经济损失的统计工作量大、周期性长,火灾经济损失信息的滞后性,以自回归移动平均模型(ARIMA)为理论基础,利用SAS软件强大的数据处理功能,选用时间序列分析方法,对197
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针对火灾经济损失的统计工作量大、周期性长,火灾经济损失信息的滞后性,以自回归移动平均模型(ARIMA)为理论基础,利用SAS软件强大的数据处理功能,选用时间序列分析方法,对1976-2004年火灾经济损失进行对数差分处理,再通过AIC(13.304 822 8)和SBC(15.970 65)准则优化,得到模型:(1-B)(1+0.687 05B)xt=(1+0.901 11B)tε。在95%置信区间内得到2005-2009年间的火灾损失预测值:172 308.11,176 592.82,172 727.17,176 206.71,173 068.19。研究表明序列具有短期相关性,从而为火灾的预防提供技术参考。
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