基本原理:ARIMA 模型综合考虑时间序列的多种成分,以实现精准预测。自回归(AR)部分捕捉序列的历史依赖关系。积分(I)部分处理非平稳性,使序列更适合建模。滑动平均(MA)部分反映当前值与历史误差项的关系。适用场景:适用于具有线性趋势和季节性变化的时间序列,如股票价格的大致走向、产品的周期性销售量、有季节规律的...
ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型,根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列,因此可以使用方程式预测未来价值。任何具有模式且不是随机白噪声的“非季节性"时间序列都可以使用ARIMA模型进行建模。 模型识别 模型步骤 构造arima模型需要四个步骤: 平稳性检验 模型识别 参数估计 模型检验 ...
自相关函数ACF(autocorrelation function)自相关函数ACF描述的是时间序列观测值与其过去的观测值之间的线性相关性。计算公式如下: 其中k代表滞后期数,如果k=2,则代表yt和yt-2 偏自相关函数PACF(partial autocorrelation function)偏自相关函数PACF描述的是在给定中间观测值的条件下,时间序列观测值预期过去的观测值之间的...
时间序列预测模型-ARIMA原理及Python实现!@数据分析招聘 @Excelbook @witwall http://t.cn/A6XT4j32
ARIMA模型是时间序列预测中常用的方法之一,它通过自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三个步骤来构建模型。在本研究中,我们首先对原始数据进行处理,提取收盘价(close)列,并将其分为训练集和测试集。通过对训练集数据进行ARIMA模型训练,我们得到了模型参数,并利用这些参数对未来数据进行了预测。预测结果如图1所示,展...
通过Cramer分解定理，我们能理解ARIMA模型的内在机制。ARIMA模型通过结合自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三种元素，提供了一种全面的分析时间序列数据的方法。本文采用三本经典教材作为参考，其中对MA过程可逆性的讨论更为深入，使得文章内容更加丰富。同时，文章详细介绍了Green函数在时间序列模型中的...
在上一篇文章中,我们主要讨论了 ARMA 模型的基础原理,受限于篇幅并未进一步讨 论差分运算的实质与意义。本文与前文衔接,在原有理论基础是继续讨论 Cramer 分解定理、 ARIMA 模型的实质以及 ARMA、ARIMA 模型的预测。为了保证文章的完整性,每篇文章都会 和上一篇有所重复。
在上一篇文章中,我们主要讨论了 ARMA 模型的基础原理,受限于篇幅并未进一步讨 论差分运算的实质与意义。本文与前文衔接,在原有理论基础是继续讨论 Cramer 分解定理、 ARIMA 模型的实质以及 ARMA、ARIMA 模型的预测。为了保证文章的完整性,每篇文章都会 和上一篇有所重复。
【讲解】线性时间序列原理及混合ARIMA-LSTM神经网络模型预测股票收盘价研究实例