使用ARIMA時間數列模型來預測丙烯與乙烯等石化原料價格，對於石化產業的實務運用上，以時間數列樣本，配合離群值分析來建立ARIMA預測模型，對於將低企業的原料庫存風險降低生產成本有很大幫助，由於預測模型還需考慮國際金融危機、頁岩氣開發等等特殊事件所導致的離群值效應，將會大幅影響模型預測能力，因此針對電腦套裝軟體SPSS所偵測出來的離群值，再進行定性分析，將可以幫助石化產業人員更能準確建立並理解預測模型。

The Arima Time series model can be used to predict the prices of those petrochemicals including Ethylene and the Propylene. Regarding to the practical usage in petrochemical industry， to establish an ARIMA forecasting model with outlier detection will help petrochemical companies to reduce the risk of inventory of the raw materials. Due to the outliers are not good to the forecasting power of the ARIMA mode， we can use SPSS as a tool to detect and analyses them in advance. Such kind of Analysis will help the planners and raw material buyers in petrochemical industry to build a better forecasting model and have a better understanding to the model.

英文部分
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中文部分

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