1.2 研究方法

    1.2.1 ARMA表达形式 ARMA模型(Box-Jenkins)是一种以随机理论为基础的时间序列分析方法。ARMA模型使用包括AR项和MA项两种形式对扰动项进行建模分析，使模型综合考虑过去值，现在值和误差值，从而提高模型的预测精度。ARMA模型将时间序列视为随机过程，采用数学模型来描述或模拟，模型确立后，则通过时间序列的过去值和现值来预测未来值[14]。

    若序列{Y}为平稳序列{Z}，则可建立ARMA(p，q)模型：zt=c+φ1zt-1+…+φzt-p+εt+φ1εt-1+…+φqεt-q。其中p为AR的阶数，q为MA的阶数，为一个白噪声序列。ARMA模型建模需要经过4个步骤，即序列平稳性检验，模型初步识别，模型参数估计和模型诊断分析。

    1.2.2 ARMA模型的定阶 ARMA模型主要通过观察描述序列特征的一些统计量 (如自相关系数和偏相关系数)的性质来确定ARMA(p，q)模型的阶数p和q[15]，具体描述见表1。

    2 结果

    2.1 我国病毒性肝炎发病率时间序列平稳性检验 时间序列的平稳性检验是应用ARMA模型的首要问题 ......