华北科技学院图书借阅ARIMA季节模型实证与预测

本文主要探讨了图书借阅预测中的乘积季节模型的应用，通过对华北科技学院图书馆2007年1月至2009年12月的月度图书借阅数据进行详尽的实证分析。作者刘琳首先采用了差分方法对非平稳的图书借阅序列进行平稳化处理，这是时间序列分析的关键步骤，因为它使得数据的动态特性得以准确反映，便于后续模型的建立。在这个过程中，通过识别并考虑了序列的季节性，选择了适当的差分阶数d和季节周期s，以便消除季节性影响。 作者进一步构建了ARIMA(4,1,1)(1,1,1)12模型，这是一种特殊的ARIMA模型，其中包含了一阶自回归项、一阶滞后差分项、一阶移动平均项以及一个12阶的季节性移动平均项，这表明数据中存在显著的12个月周期的季节性趋势。模型的参数估计是通过对历史数据的观察和估计得到的，这一步骤对于确保模型的预测能力至关重要。 模型建立后，进行了诊断检验以评估其拟合效果，结果显示，使用乘积季节模型对图书借阅数据的拟合非常良好，这表明该模型能够有效捕捉和预测图书借阅的季节性和长期趋势。在实证验证阶段，作者将模型应用于2010年1月至6月的图书借阅预测，并发现模型与实际数据有很好的一致性，证明了模型的实际应用价值。 这篇论文不仅介绍了乘积季节模型的基本原理和应用，还通过具体的数据分析展示了如何将其用于图书借阅预测，并证实了其在实际场景中的有效性。这对于图书馆管理决策者和研究人员来说，提供了一种有力的工具，可以帮助他们更好地理解图书借阅行为的季节性模式，并据此做出更精准的图书采购和资源分配决策。同时，这也为其他领域的时间序列预测提供了参考案例，特别是在存在明显季节性效应的情况下。