众文网1.谁可以帮忙提供几篇关于ARIMA预测问题的论文
利用ARIMA模型进行卷烟销售预测 时值年末，各卷烟企业在布置来年卷烟销售任务时，对卷烟销售进行预测是十分有必要的。
利用ARIMA模型进行卷烟销售预测是一个十分有用的方法。 ARIMA方法是时间序列预测中的一种有效的方法。
为了提高卷烟销售预测准确性，笔者提出了一个基于ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average Model，整合自回归移动平均模型)的卷烟销售预测模型，以实现月度、季度卷烟销售总量的预测。经过实证分析，证明该模型能够较好地预测出月度、季度卷烟销售总量。
一.理论前提和模型简介 卷烟销售具有时间序列二重趋势变化的特点，即整体趋势变动性和季节波动性。二重趋势预测的特点是观察值排列顺序的重要性和前后观察值及其同期比之间的相关性，即预测点与其相距较近的观察点的相关性较强，而与其相距较远的观察点相关性较弱。
二重趋势预测通常的方法有线性回归法、神经网络、时间序列分析法等[1]。时间序列分析法能够根据历史数据对卷烟销售进行客观分析，并能实现对卷烟销售的季节性和周期性进行预测。
传统的时间序列分析法，如移动平均法和指数平滑法，常因出现滞后误差而影响预测精度。而ARMA模型是描述平稳随机序列的最常用的一种模型，是目前最好的单一变量随机时序预测法。
但现实中的时间序列往往是非平稳的，因此，我们经常使用的是时间序列分析的ARIMA模型。 时间序列分析的ARIMA建模法，也叫做Box-Jenkins法，它是一种以美国统计学家Geogre.E.P.Box和英国统计学家Gwilym M.Jenkins的名字命名的时间序列预测方法。
它主要是在对时间序列进行分析的基础上，选择适当的模型进行预测。ARIMA模型也叫做整合自回归移动平均模型（Auto-Regressive Integrated Moving Average Model）。
Box-Jenkins法的基本思想是用时间序列的过去值和现在值的线性组合来预测其未来值。也就是说，将时间推移而形成的系列数据视为一个随机序列，把时间序列作为一组仅依赖于时间t的随机变量，这组随机变量所具有的依存关系或自相关性表现了其所观测对象发展的延续性。
而这种相关性一旦被相应的数学模型描述出来，就可以从时间序列的过去值及现在值，去预测其未来值[2]。 时间序列由长期趋势、季节变动、循环波动和不规则变动4个部分组成。
时间序列是相同事物或现象在不同时期形成的数据，反映了事物、现象在时间上的发展变化情况。 ARIMA模型利用大量的历史数据来建模，经过模型识别、参数估计来确定一个能够描述所研究时间序列的数学模型，最后再由该模型推导出预测模型，进而达到预报的目的。
ARMA模型有三种基本形式：自回归模型（autoregressive,AR）、移动平均模型（movingaverage,MA）以及自回归移动平均模型（或混合模型）（auto-regressive Moving Average,ARMA）[3]。 1.自回归模型AR(p) 如果时间序列{yt}满足： yt=φ1yt-1+…+φpyt-p+εt了（1） 其中：{εt}是独立分布的随机变量序列，并且对于任意的t,E（εt）=0,Var（εt）=>0，则称时间序列{yt}服从p阶自回归模型，记为AR(p)。
φ1，…，φp称为自回归系数。 记Bk为k步滞后算子，即Bkyt=yt-1，则模型（1）可表示为： yt=（φ1B+…+φpBP）yt+εt 令φ（B）=1-φ1B-…-φpBP，则模型（1）可以表示为： φ（B）yt=εt AR(p)平稳的条件是滞后算子多项式φ（B）=1-φ1B-…-φpBP的根均在单位圆外，即φ（B）=0的根大于1。
2.移动平均模型MA(q) 如果时间序列{yt}满足： yt=εt–θ1εt-1–…–θqyt-q(2) 则称时间序列{yt}服从q阶移动平均模型，记为MA(q)。θ1，…，θq称为移动平均系数。
若用滞后算子Bk表示，令θ（B）=1-θ1B-…-θqBP，则模型（2）可写成： yt=θ（B）εt 任何条件下，MA(q)模型都是平稳的。 3.自回归移动平均模型ARMA(p,q) 如果时间序列{yt}满足： yt=φ1yt-1+…+φpyt-p+εt-–θ1εt-1–…–θqyt-q 则称时间序列{yt}服从（p,q）阶自回归移动平均模型，记为ARMA(p,q)。
φ1，…，φp称为自回归系数，θ1，…，θq称为移动平均系数。 对于ARMA(p,q)模型，当q=0，模型即为AR(p)模型；当p=0时，模型即为MA(q)模型。
如果用滞后算子Bk表示，则ARMA(p,q)模型可写为： φ（B）yt=θ（B）εt 二.基于ARIMA模型的卷烟销售预测框架 1.收集数年卷烟销售数据。 2.数据序列的平稳化。
建立ARMA模型的基本前提是保证时间序列的平稳性。ARIMA建模的过程则是把非平稳时间序列平稳化，再建立ARMA模型。
模型中的p和q一旦确定下来，则ARIMA模型便可确定。因此，首先要做的分析工作便是确定p和q的具体取值，然后再对ARMA(p,q)模型进行参数估计及显著性检验。
最后利用显著的模型对时间序列进行预测。 3.计算自相关和偏相关系数，检验预处理后的数据是否符合ARMA建模要求。
4.ARIMA模型的识别。根据自相关系数（AC）及偏相关系数（PAC）的截尾性，初步判别序列属于哪类模型以及模型阶次，应用AIC准则为模型定阶。
5.参数估计后，对ARIMA模型的适合性进行检验，即对模型的残差序列进行白噪声检验，如果不能通过，则必须对模型重新进行定阶。 6.用ARIMA模型预测月度卷烟销售量，以此数据可以指导烟草公司的月度和季度卷烟的销售。
三.某烟草公司卷烟。
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3.本科毕业论文参考文献要多少篇
本科毕业论文参考文献的篇数没有具体要求。
在学术论文后一般应列出参考文献（表），其目的有三，即：
1、为了能反映出真实的科学依据；
2、为了体现严肃的科学态度，分清是自己的观点或成果还是别人的观点或成果；
3、为了对前人的科学成果表示尊重，同时也是为了指明引用资料出处，便于检索。
毕业论文的撰写应本着严谨、求实的科学态度，凡有引用他人成果之处，均应按论文中所出现的先后次序列于参考文献中，并且只列出正文中以标注形式引用或参考的有关著作和论文，参考文献应按正文中出现的顺序列出直接引用的主要参考文献。
扩展资料
2007年8月20日在清华大学召开的“综合性人文社会科学学术期刊编排规范研讨会”决定，2008年起开始部分刊物开始执行新的规范“综合性期刊文献引证技术规范”。该技术规范概括了文献引证的“注释”体例和“著者—出版年”体例。
不再使用“参考文献”的说法。这两类文献著录或引证规范在中国影响较大，后者主要在层次较高的人文社会科学学术期刊中得到了应用。
文后参考文献的著录规则为GB/T 7714-2005《文后参考文献著录规则》，适用于“著者和编辑编录的文后参考文献，而不能作为图书馆员、文献目录编制者以及索引编辑者使用的文献著录规则”。
顺序编码制的具体编排方式。参考文献按照其在正文中出现的先后以阿拉伯数字连续编码，序号置于方括号内。一种文献被反复引用者，在正文中用同一序号标示。
一般来说，引用一次的文献的页码（或页码范围）在文后参考文献中列出。格式为著作的“出版年”或期刊的“年，卷（期）”等+“：页码（或页码范围）.”。
参考资料来源：百度百科--毕业论文
4.本科论文常用分析方法
本科论文常用分析方法有：定量分析与定性分析，定性分析与定量分析是人们认识事物时用到的两种分析方式。
1、定量分析法
在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，用数学语言进行描述。它是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型针对数量特征、数量关系与数量变化去分析的一种方法。
2、定性分析法
定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。定性就是用文字语言进行相关描述。它是主要凭分析者的直觉、经验，运用主观上的判断来对分析对象的性质、特点、发展变化规律进行分析的一种方法。
扩展资料：
定量分析法的具体方法：
1、比率分析法。它是财务分析的基本方法，也是定量分析的主要方法。
2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比，观察其成长性。通过趋势分析，分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。
3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析，考量各分项目在总体项目中的地位。
4、数学模型法。在现代管理科学中，数学模型被广泛应用，特别是在经济预测和管理工作中，由于不能进行实验验证，通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。
参考资料来源：百度百科-定量分析法
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