【摘 要】
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本文根据1985年到2012年我国失业人口数据,采用ARIMA模型来拟合该时间序列数据。由于影响失业的因素较多,并且这些因素之间一般存在多重共线性,所以用影响失业的因素进行建模
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本文根据1985年到2012年我国失业人口数据,采用ARIMA模型来拟合该时间序列数据。由于影响失业的因素较多,并且这些因素之间一般存在多重共线性,所以用影响失业的因素进行建模比较困难,失业人口数据常常是非平稳且自相关的,因而采用ARIMA模型进行预测比较合理而且精度较高。结果表明ARIMA(0,1,2)能比较好地拟合失业人口数据。
Based on the data of unemployed in China from 1985 to 2012, this article uses ARIMA model to fit the time series data. Because there are many factors that affect the unemployment and there are generally multiple collinearities between these factors, it is difficult to model the factors that affect the unemployment. The data of the unemployed are often non-stationary and self-correlated, so the ARIMA model is more reasonable And high accuracy. The results show that ARIMA (0, 1, 2) can better fit the unemployment data.
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