【摘要】文章针对在时间序列分析中构造自回归滑动平均模型(即ARMA模型)时存在预测结果不理想的问题,引入Gevers-Wouters算法对模型进行改进。以我国国内航线的旅客周转量的数据为例,剔除数据中存在的季节波动后用BIC准则对ARMA模型定阶,利用Gevers-Wouters算法对模型中MA部分的参数进行调整,由此为之后每一个时期构造各自独有的ARMA模型。通过对模型改进前后预测值以及真实值的比较,预测的准确性有了明显提高。