基于时间序列预测的ARMA模型和TAR模型比较研究

"ARMA模型和TAR模型在貂年捕获量中的预测结果比较" 本文对ARMA模型和门限自回归模型（TAR模型）在貂年捕获量中的预测结果进行了比较研究。研究目的是为了比较ARMA模型和TAR模型在貂年捕获量预测中的效果。 首先，研究者收集了1848年至1909年貂年捕获量的数据，并分别建立了ARMA模型和TAR模型。然后，对两个模型进行了拟合和预测，比较了两个模型的拟合和预测效果。研究结果表明，TAR模型的平均误差率（MER）为3.2%，而ARMA模型的平均误差率为27.93%。这意味着TAR模型在貂年捕获量预测中具有明显的优势。 TAR模型的优点在于它可以处理循环的数据，对于解决时间序列类型的数据具有很好的实用价值。在本研究中，TAR模型的预测效果远优于ARMA模型，这说明TAR模型在貂年捕获量预测中具有明显的优势。 时间序列分析是统计学和数据分析中的一种重要方法，广泛应用于经济学、金融学、气象学等领域。ARMA模型和TAR模型是时间序列分析中常用的两种模型，ARMA模型是AutoRegressive Moving Average模型的缩写，用于描述时间序列的自回归和移动平均特性。TAR模型是Threshold AutoRegressive模型的缩写，用于描述时间序列的非线性特性。 在时间序列分析中，模型的选择非常重要，合适的模型可以提高预测的准确性和效率。本研究结果表明，TAR模型在貂年捕获量预测中具有明显的优势，因此，在类似的问题中，TAR模型可能是一个更好的选择。 此外，本研究还强调了时间序列分析在解决实际问题中的重要性。时间序列分析可以帮助我们更好地理解和预测时间序列数据，从而为决策提供依据。在实际应用中，时间序列分析可以用于预测气象、股票价格、经济指标等各种时间序列数据。 本研究结果表明TAR模型在貂年捕获量预测中具有明显的优势，并强调了时间序列分析在解决实际问题中的重要性。