ARIMA模型在半导体产品需求预测上的应用

时间：10-06 来源：互联网点击：

3.4 判断产品的预测效果

判断产品产品C取ARIMA (2,1,0) × (1,1,1)12模型的预测效果比较,见图1｡

从图1可以看出,产品C取ARIMA(2,1,0)×(1,1,1)12模型时,可以获得和实际销售量情况较一致的预测效果｡所以产品C的需求预测模型即为ARIMA(2,1,0) × (1,1,1)12｡

4 结论

半导体产品需求变化很大,因此对其进行较为准确的预测将帮助企业更好的进行各种生产决策和库存决策,有效地避免了库存积压和供需失衡现象出现给企业带来的损失｡

利用ARIMA模型进行需求预测具有精度高､数据可靠､操作方便､运行迅速､应变能力强等优点,但从模型本身的构建原理来看,该时间序列模型只适合于作短期预测,不适合于作长期预测｡如果企业能对半导体市场需求进行较为准确的预测,同时结合供应链环境制定出切实准确的生产决策,可以从很大程度上提高企业以及其合作伙伴的收益｡

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