石化產業原料成本佔總成本70%~80%。近年來原油飆漲快速，帶動一切的物料隨之大幅上漲，以原油為原料的石化產業更是深受影響。若企業因應不及，將造成嚴重的庫存損失。因此，本研究試著以向量自我迴歸模型，建構丙烯腈價格預測模型。期能先期掌握原料行情走勢，增加經營勝算。
本研究採用單根檢定、共整合檢定及向量自我迴歸模型。資料選取期間為2002年到2013年5月之月資料。實證結果顯示，不論是上游及成本組合或下游組成的向量ARMA模型，MAPE皆小於8%，顯見預測模型之預測結果具有高度準確性。此ㄧ研究結果，可以提供化工市場參與者決策之參考。

The percentage of materials cost in chemical industril is between 70%~80%. The price of crude oil is soaring in recent years. It’s driving up the price of materials especially in chemical industril. There would be a big loss for market price decline if the company could not prepare. Therefor, this study intend to build a price forecast model regarding Acryonitrile with Vector Autoregressive Moving-Average Models. Those findings are valuable for chemical industrial in raw material procurement.
This study is including unit root test, Johansen cointegration test, vector autoregressive model. The price data in this research covers from 2002 and May, 2013 on the monthly basis. The findings show that the MAPE of vector ARMA model compose of upstream or downstream are less than 8%, showing that the results are highly predictive accuracy.The results of this paper can provide the market participants decision-making.

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