内容摘要：基于2019-2021年2月份共26个月的欧拉黑猫新能源汽车的月度销量数据，通过EViews软件将前24个月的汽车销量数据作为样本建立ARIMA模型，对后2个月的销量数据进行预测模拟验证。

通过车主之家、搜狐汽车等网站上搜集欧拉黑猫新能源汽车的数据，先对其进行对数处理消除异方差影响，通过数据统计分析，原序列在二阶差分计算后通过了ADF平稳性检验。绘制二阶差分序列的自相关和偏相关函数图，从而判断ARIMA模型为ARIMA（7,2,1），模型的拟合参数为0.6242，各参数通过显著性检验，残差序列通过白噪声检验。最后基于该模型计算数据的平均绝对百分误差为7.66%，并预测了2021年1-2月份的销量，平均绝对百分误差为2.23%，表明模型具有较好的性能。

关键词：欧拉黑猫；二阶差分序列；ARIMA模型；平均绝对百分误差

目 录

内容摘要

Abstract 

1 绪论-1

1.1 研究背景-1

1.2 研究目的和意义-2

1.3 文献综述-3

1.4 研究目标和方法-3

1.5 研究框架-4

2 时间序列的理论基础及方法-4

2.1 平稳性检验-4

2.2 白噪声序列-4

2.3 时间序列模型-5

2.4 时间序列实现方法-5

3 数据来源及处理-6

3.1 数据来源-6

3.2 数据处理-7

4 实证分析-8

4.1 平稳性检验-8

4.2 模型识别确定-10

4.3 模型参数估计-11

4.4 残差检验-11

4.5 模型误差及数值预测-13

5 总结与展望-14

5.1 结论-14

5.2 研究展望-14

参考文献-15

附录-16