關鍵詞：integrated moving average 因子分析 曲線擬合 

摘要：為提高集裝箱吞吐量的預測精度,提出基于因子分析和曲線擬合的集裝箱吞吐量預測模型。以上海港為例,通過因子分析,分析影響集裝箱吞吐量的主要因素,篩選出主因子,得到不同年份的綜合經濟發展值;再運用曲線擬合方法,建立以綜合經濟發展值為自變量,以集裝箱吞吐量為因變量的三次曲線模型;運用自回歸積分移動平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型預測2016-2020年的綜合經濟發展值,進而求得2016-2020年上海港集裝箱吞吐量預測值。結果表明:該模型的擬合效果和預測精度均較高,可以運用到集裝箱吞吐量預測中。給出上海港在國內經濟新常態下轉型升級的建議。

上海海事大學學報雜志要求:

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