6、印度小豆蔻价格预测与镍中小企业环境可持续性障碍分析

印度小豆蔻价格预测与镍中小企业环境可持续性障碍分析

印度小豆蔻价格预测

在印度南部，小豆蔻是一种重要的香料作物，其价格波动对当地农民的经济收益有着显著影响。为了更好地预测小豆蔻的价格趋势，研究人员采用了ARIMA时间序列模型进行分析。

ARIMA模型建模步骤

1. 平稳性检验 ：使用D - F检验来检查数据的平稳性。原假设是数据非平稳，通过计算P值与显著性水平0.05进行比较。结果显示，差分前数据的P值为0.9677048664419984，大于0.05，表明数据非平稳；进行1阶差分后，P值为1.06454708310715 × 10 - 25，小于0.05，数据变为平稳，拒绝原假设。具体数据如下表所示：
   | 数据 | ADF检验统计量 | P值 | 平稳性检验 |
   | — | — | — | — |
   | 差分前 | 0.12465837799636893 | 0.9677048664419984 | 非平稳 |
   | 1阶差分后 | 13.747774674341823 | 1.06454708310715 × 10 - 25 | 平稳 |
2. 确定p, q值 ：绘制ACF和PACF图，从图中可以看出，滞后3期后，相关系数趋近于零，这意味着在此之后的自相关性为零，所以p和q的最大值为3，d值为1（因为进行了1阶差分）。
3. 模型训练与选择 ：在p和q值的范围内尝试不同的模型，并使用标准预测误差MAD、RSME和MAPE对这些模型进行评估。结果发现，ARIMA(3,1,3)模型的