进口检品数量的预测分析研究  

Prediction and Analysis of the Amount of Import Drugs to be Inspected

作　　者：庞青云[1] 赵蔷蔷 唐伟红[1] 张玉歌 郭洪祝[1] 丛骆骆 

机构地区：[1]北京市药品检验所,北京102206 [2]北京市食品药品监督管理局,北京100053

出　　处：《中国药事》2017年第9期1060-1066,共7页Chinese Pharmaceutical Affairs

基　　金：北京市科学技术委员会市委;市政府重点工作及区县政府应急项目预启动项目-北京市药品检验数据管理与分析系统研发及应用验证(编号Z141100003614053)

摘　　要：目的:根据历史数据对未来3年的进口检品数量进行预测,为领导决策和业务规划提供依据。方法:采用目前较为成熟的4种预测分析模型:三次指数平滑预测法、灰色模型、一元线性回归组合预测法、差分自回归移动平均(以下简称ARIMA)模型,选择适当参数进行预测和方法评价。结果:预测2016年、2017年、2018年的进口数量分别为30544件(30327~31730件)、32844件(32616~34097件)、35144件(34905~36465件)。结论:4种分析模型中,ARIMA模型对2011年至2015年的预测结果与实际数据的偏差相对最小,预测准确度相对较高。Objective： To predict the amount of import drugs to be inspected in the next three years according to historical data and provide the basis for decision-making and business planning. Methods： Four current relatively mature prediction analysis models, such as three exponential smoothing prediction, grey model, univariate linear regression combination prediction method and autoregressive integrated moving average（ARIMA）model were used. Appropriate parameters were chosen for prediction and method assessment. Results： The predicted amount of import drug to be inspected in 2016, 2017 and 2018 was 30544（28354-33750）, 32844（32616-362315）, and 35144（34905-36465）, respectively. Conclusion： Among the four models, the ARIMA model had the smallest relative deviation between the predicted results and the actual data from 2011 to 2015, and the prediction accuracy was relatively high.

关 键 词：进口检品 数量 预测分析 三次指数平滑预测法 灰色模型 一元线性回归组合预测法 差分自回归移动平均 

分 类 号：R95[医药卫生—药学]