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    基于ARIMA模型的JG鋼鐵原料庫存量預(yù)測研究

    2015-05-30 02:02:24馬自冉劉懷勇
    關(guān)鍵詞:ARIMA模型庫存量

    馬自冉 劉懷勇

    摘 要:庫存量是減少原料的損失及成本的浪費是節(jié)約企業(yè)成本的關(guān)鍵。文章基于時間序列自回歸滑動平均(ARIMA)預(yù)測模型,對JG鋼鐵原料庫存量資料進行建模擬合。利用DPS軟件,建立ARIMA預(yù)測模型,利用AIC準(zhǔn)則法并考慮相關(guān)系數(shù)R的值以及擬合度C的大小定階,通過擬合建模,ARIMA(1,l,1)模型較為合理。應(yīng)用模型對2015年4月1日至4月5日庫存量進行了預(yù)測,實現(xiàn)了JG鋼鐵原料庫存量的短期預(yù)報。

    關(guān)鍵詞:庫存量;ARIMA模型;時序殘差圖

    中圖分類號:TF089 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1006-8937(2015)23-0147-01

    1 背景概述

    目前我國鋼鐵企業(yè)庫存成本占產(chǎn)品總成本的32%~36%,超過鋼鐵生產(chǎn)的直接成本。通過對鋼鐵企業(yè)原料庫存量的準(zhǔn)確預(yù)測,可以防止原料庫存積壓引起的成本的制約問題,同時避免產(chǎn)生因為原料庫存量過小,影響正常生產(chǎn)的問題。

    原料庫存量值之間有一定的依賴性和相關(guān)性,是有時間意義的動態(tài)序列。目前對時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)測通常采用博克思-詹金斯(Box.Jenkins)方法,包括:

    ①自回歸模型AR,滑動平均模型MR,自回歸滑動平均模型ARMA。

    ②累積式自回歸滑動平均模型ARIMA(p,d,q)。

    平穩(wěn)時間序列通常采取AR,MR和ARMA這三種模型。

    由于原料庫存量的時間序列屬于非平穩(wěn)序列,因此本文選取ARIMA(p,d,q)模型對庫存量進行預(yù)測。

    2 資料與方法

    2.1 資料來源

    本文選取JG鋼鐵2015年1月到2015年2月每天原料庫存量統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

    2.2 ARIMA建模方法

    2.2.1 數(shù)據(jù)序列的檢驗和處理。

    首先,需要確定數(shù)據(jù)是不是符合正態(tài)分布,DPS軟件通常采用X2檢驗,如果不符合,需要對數(shù)據(jù)進行正態(tài)化處理。其次,檢驗數(shù)據(jù)是不是存在平穩(wěn)性,如果不穩(wěn)定,需要進行差分處理。

    2.2.2 模型定階

    根據(jù)赤池信息量準(zhǔn)則(AIC)準(zhǔn)則確定p值和q值,運用DPS運算出相對應(yīng)的AIC值,值越小說明越好。

    2.2.3 模型診斷

    通過白噪聲序列檢驗殘差序列,檢驗是不是屬于白噪聲序列。

    3 JG鋼鐵原料庫存量的ARIMA模型建立過程

    3.1 JG鋼鐵原料庫存量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)化

    原料庫存量實際值,如圖1所示,首先利用DPS數(shù)據(jù)統(tǒng)計軟件對JG鋼鐵原料庫存量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)初步處理。

    首先,DPS軟件通常采用X2檢驗,結(jié)果顯示卡方值的顯著水平為p=0.004<0.05,檢驗數(shù)據(jù)處于非正態(tài)分布。

    其次,通過Daniel檢驗數(shù)據(jù)平穩(wěn)性,數(shù)據(jù)為p=0.0001對庫存量原始數(shù)據(jù)進行平方根轉(zhuǎn)換和一階差分處理之后,卡方值顯著水平為p=0.48>0.05,說明數(shù)據(jù)屬于正態(tài)分布,同時Daniel檢驗結(jié)果為p=0.17>0.05,說明數(shù)據(jù)處于平穩(wěn)狀態(tài)。

    3.2 ARIMA模型p和q的確定

    DPS理系統(tǒng)采用赤池信息量準(zhǔn)則法,同時根據(jù)相關(guān)系數(shù)值以及擬合度的大小來進一步定階。通常當(dāng)AIC的值較小且R的值及擬合度C的值較大,說明模型的預(yù)測性越好。

    因此,取d=1,從低階到高階一次對p,q的不同值分別進行擬合建模,比較各個模型所對應(yīng)的值,見表1,選取擬合最優(yōu)模型。

    利用ARIMA(1,1,1)模型對JG鋼鐵原料庫存量進行擬合,并將擬合值與庫存量實測值進行殘差分析,如圖2所示。庫存量殘差圖中的點位于時間線的帶狀區(qū)域附近,說明ARIMA(1,1,1)模型具有適應(yīng)性。另外,觀測值和擬合值的序列曲線保持方向大體一致,說明ARIMA模型對庫存的短期預(yù)測能力較好。

    5 結(jié) 語

    應(yīng)用ARIMA(1,1,1)模型對JG鋼鐵原料庫存量的預(yù)測是切實可行的預(yù)測是切實可行的,應(yīng)用上述對JG鋼鐵原料庫存量進行了預(yù)測,得到4月1日至4月5日的庫存量分別為:17.69、 17.55、17.48、17.41。研究結(jié)果對JG鋼鐵原料庫存量的研究具有一定的價值。

    參考文獻:

    [1] 劉國莉,唐立新,張明.鋼鐵原料庫存問題研究[J].東北大學(xué)學(xué)報,2007,(2).

    [2] 鄭鵬輝.基于ARIMA模型的組合模型研究[D].秦皇島:燕山大學(xué),2008.

    [3] 唐啟義.DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)一實驗設(shè)計、統(tǒng)計分析及模型優(yōu)化[M].北京:科學(xué)出版社,2006.

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