【摘 要】
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为了能够更好地掌握交通事故的现状和发展趋势,减少交通事故所带来的直接损失和负面的影响。Xie[1]和李[2]中对交通事故问题进行分析与研究,分别是通过建立ARMA和ARIMA模型来
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为了能够更好地掌握交通事故的现状和发展趋势,减少交通事故所带来的直接损失和负面的影响。Xie[1]和李[2]中对交通事故问题进行分析与研究,分别是通过建立ARMA和ARIMA模型来对死亡人数以及死亡率的数据进行分析,并进行下一步预测。道路交通系统是一个动态的时变系统,并且其影响因素也是复杂多样的,许多影响因素是灰色的,Xie[3]便是基于灰色系统理论对事故起数、死亡人数、受伤人数、直接经济损失的数据进行了预测。但是灰色模型也有其局限性,当数据变化幅度较大时,该模型预测精度会比较低、吻合度较差。本文以1990—2017年的全国交通事故数据为研究对象,通过数据的预处理和模型的识别、检验与优化,建立了ARIMA(0,1,4)模型。Xie[1]和李[2]并没有考虑异方差性,经检验发现残差序列有异方差性,本文通过建立EGARCH(1,1)模型来消除异方差,使得预测结果更加精确,同时文章中还建立了指数平滑、移动平均以及多元线性回归模型。最后,以2013—2017年的数据做为考核样本来检验模型的精度,通过对比多种模型的拟合结果显示ARIMA—EGARCH模型预测误差更小,因此运用该模型对2018—2019年的数据进行预测。
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