1、“.....其中代表自回归过程，代表移动平均过程，个参数分别代表自相关阶数转化为平稳序列需要进行的差分次数和移动平均数。尽管美国失业率预测中时间序列模型的应用数学分析论文明美国失业率的时间序列可能存在季节性因素。为了检验第部分多个模型预测的准确性，把年月到年月间的数据作为训练样本，而将年月到年月间的数据作为测试样本。时间序列分析时间序列是指个统计标按照时间。图年美国失业率由图可知......”。

2、“.....而在年美国失业率达到了最高值。此外，年到年美国失业率增长迅速，这是因为这段时间是环球金融危机和经济危机发生时期。由于美国失业率的时间序列我们已经对原始时间序列进行了阶差分，因此参数应取为。此外，由表可知，自相关函数图在阶和阶之后截尾，因此我们在这里把季节性参数设定为。由于模型季节性部分参数不易通过自相关函数图表......”。

3、“.....从而影响模型预测的准确性。因此，我们在，模型的基础上，考虑到季节性因素，构后的自相关数值表阶差分后的偏自相关数值表模型回归结果的从表可以看出，十种可能的模型中模型的最小，表现了最好的预测性能，因此最终选定的预测模型为间序列存在季节性变化时，使用模型进行预测分析可能会影响预测的准确性。美国失业率预测中时间序列模型的应用数学分析论文......”。

4、“.....表为种可能的模型的拟合结果。表阶差分后的自相关数值表阶差分后的偏自相关数值表模型回归结果的从表可以看出，十种可能的模型中，数已经确定了，因此可将模型设定为。因为我们已经对原始时间序列进行了阶差分，因此参数应取为。此外，由表可知，自相关函数图在阶和阶之后截尾，因此我们在这里把季节性参美国失业率预测中时间序列模型的应用数学分析论文，。此外......”。

5、“.....用，预测出来的时间序列图像与实际的时间序列函数图像并不是特别拟合，这说明当时间序列存在季节性变化时，使用模型进行预测分析可能会影响预测的准确模型与季节性自回归移动平均模型的建模与应用。结果表明，模型可以很好的描述失业率的变化趋势，在排除宏观因素影响的情况下，使用该模型可以短期预测未来失业率。表阶差分样本。美国失业率预测中时间序列模型的应用数学分析论文。表......”。

6、“.....从而影响模型预测要指标。这重要指标不仅可以帮助国家央行制定相应的货币政策，也可以帮助投资者制定未来的投资决策。本文根据美国从年月到年月每月的失业率进行研究分析，了解失业率的变动情况及规律，研究自回归移动平均，模型的最小，表现了最好的预测性能，因此最终选定的预测模型为，。此外，由表可以看出，用......”。

7、“.....这说明当设定为。由于模型季节性部分参数不易通过自相关函数图像识别，因此我们建立了备选模型，备选模型假定值可取，同时假定值可取。再次选取指标对个可能模型的预测结果进行检验，准确性。因此，我们在，模型的基础上，考虑到季节性因素，构成季节性自回归移动平均模型。模型通常以，表示，其中非季节性部分的参美国失业率预测中时间序列模型的应用数学分析论文。此外......”。

8、“.....这说明美国失业率的时间序列可能存在季节性因素。为了检验第部分多个模型预测的准确性，把年月到年月间的数据作为训练样本，而将年月到年月间的数据作为测试测中时间序列模型的应用数学分析论文。图年美国失业率由图可知，年美国的失业率达到了最低点，而在年美国失业率达到了最高值。此外，年到年美国失业率增长迅速，这是因为这段时间是环球金融数据处理部分我们已经将失业率的时间序列进行了对数处理......”。

9、“.....因此，我们对训练样本数据集进行阶差分和阶差分处理。时间序列分析时间序列是指个统计标按照时间先后顺序先后顺序进行排序的序列。随着信息技术的不断发展，数据产量也越来越大，对于时间序列的分析研究也因此越来越深入。本文采用的数据来源于美国劳工统计局，选取年月到年月每月的失业率作为原始时间序列。数据波动很大，缺乏平稳性，可能会减少时间序列模型预测的准确性......”。