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Using Box-Jenkins Models to Forecast mobile cellular subscription

Open Journal of Statistics 2016年第2期6卷 303-309页

作者： Ian Siluyele Stanley Jere Zambia Information and Communications Technology Authority (ZICTA) Lusaka Zambia Department of Mathematics and Statistics Mulungushi University Kabwe Zambia

In this paper, the Box-Jenkins modelling procedure is used to determine an ARIMA model and go further to forecasting. The mobile cellular subscription data for the study were taken from the administrative data submitted to the Zambia Information and Communications Technology Authority (ZICTA) as quarterly returns by all three mobile network operators Airtel Zambia, MTN Zambia and Zamtel. The time series of annual figures for mobile cellular subscription for all mobile network operators is from 2000 to 2014 and has a total of 15 observations. Results show that the ARIMA (1, 2, 1) is an adequate model which best fits the mobile cellular subscription time series and is therefore suitable for forecasting subscription. The model predicts a gradual rise in mobile cellular subscription in the next 5 years, culminating to about 9.0% cumulative increase in 2019.

关键词： mobile cellular subscription Box-Jenkins Methodology ARIMA Model Autocorrelation Function Partial Autocorrelation Function

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