arima模型的优缺点

发布网友发布时间：2023-07-18 16:03

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ARIMA模型的介绍

1、所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。

2、ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA， Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也记作ARIMA(p，d，q)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。

3、AR，MA，ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。时间序列不同 AR(自回归模型)，AR ( p) ，p阶的自回归模型。MA(移动平均模型)，MA(q)，q阶的移动平均模型。

4、ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。

1、因为传统时间序列分析技术（时间序列分解法）的缺陷，所以统计学家开发出更为通用的时间序列分析方法，其中AR/MA/ARMA/ARIMA在这个发展过程中扮演了非常重要的角色，直到现在，它们都在实际工作生活中发挥重要作用。

2、时间序列是指一组在连续时间上测得的数据，其在数学上的定义是一组向量x(t)， t=0，1，2，3，...，其中t表示数据所在的时间点，x(t)是一组按时间顺序(测得)排列的随机变量。

3、ARIMA模型是针对非平稳时间序列建模。换句话说，非平稳时间序列要建立ARMA模型，首先需要经过差分转化为平稳时间序列，然后建立ARMA模型。 ARIMA模型的原理。正如前面介绍，ARIMA模型实际上是AR模型和MA模型的组合。

4、运用对象不同 AR，MA，ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。时间序列不同 AR(自回归模型)，AR ( p) ，p阶的自回归模型。

5、显然，ARMA模型描述的是一个时不变的线性系统。？具有AR阶数p和MA阶数Q的ARMA过程常记作用ARMA（p，q）。ARIMA模型，差分自回归滑动平均模型（滑动也译作移动），又称求合自回归滑动平均模型，时间序列预测分析方法之一。

时间序列定义定义 1：时间序列就是一组统计数据，依其发生时间的先后顺序排成的序列。定义 2：同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列称为时间序列。

它通常用于预测时间序列数据的未来值，如股票价格、气候变化等。时间序列预测通常使用统计学方法来建立时间序列的模型，如ARIMA (自回归移动平均模型)和ETS (指数平滑模型)等。

arima模型全称为差分自回归移动平均模型：arima模型是由博克思和詹金斯于70年代初提出的一著名时间序列预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。