臺灣博碩士論文加值系統

本研究的主要目的在於檢驗線性回歸與時間序列模型的預測能力，找出預測香蕉批發價格較佳的方法。再針對台北批發市場價格，設定模型的相關變數，以2006年至2016年期間，台北市一、二市場批發市場之香蕉價格、芭蕉紅芭蕉價格及番石榴價格為樣本進行模型參數估計與價格預測，透過均方根誤差(RMSE)、均方根誤差百分比(RMSPE)、平均絕對值誤差百分比(MAPE)及Theil不等係數等指標，進行模型準確度評估。研究結果發現，線性迴歸模型相較於時間序列模型，在所有統計評估指標上均能顯示其能提升預測效率，並且能進一步提升預測準確度。因此，線性迴歸模型進行預測香蕉價格或相關研究。

The main purpose of this study was to test the predictive power of linear regression and time series models, find ways to predict the wholesale price of bananas. However, for the wholesale market price in Taipei, set the relevant variables of the model. The forecast of banana price using the data form 2006 to 2016, that includes plantain, scarlet banana and guava, in the wholesale market of the first and second markets in Taipei were used as model samples for model estimation and price forecast, The model accuracy is evaluated by means of root mean square error (RMSE), root mean square error percentage (RMSPE), mean absolute error percentage (MAPE), and Theil inequality coefficient. The results show that the linear regression model can show that it can improve the prediction efficiency and improve the prediction accuracy compared with the time series model. Therefore, linear regression models are used to predict banana prices or related studies.

摘要 i
ABSTRACT ii
目錄 iii
表目錄 iv
圖目錄 v
第一章 緒論 1
第一節 研究背景及動機 1
第二節 研究目的 4
第三節 研究流程 5
第二章 文獻回顧 6
第一節 農產品批發價格之相關文獻 6
第二節 時間序列預測模型之相關文獻 8
第三章 研究方法 9
第一節 線性迴歸模型 9
第二節 時間序列預測模型 11
第三節 預測模型準確度比較 15
第四章 香蕉價格實證分析 18
第一節 資料來源及處理 18
第二節 線性迴歸模型 19
第三節 時間序列模型 32
第四節 各預測模型結果之比較 37
第五章 結論與建議 39
第一節 結論 39
第二節 建議 40
參考文獻 41

英文部分：
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