时间序列分析(ARIMA)模型是一种广泛用于预测和分析随时间变化的数据模型。ARIMA模型由自回归(AutoRegressive,AR)、差分(Integrated,I)和移动平均(Moving Average,MA)三部分构成。它通过对过去数据的自回归和移动平均来预测未来数据点,广泛应用于经济学、金融、气象学等领域中的时间序列预测。时间序列ARIMA流程
比如,一个ARIMA(1,1,1)(1,1,1)\(_{4}\)模型(不含常数)对应的是季节数据(\(m=4\)),它可以被表示为: \[ (1 - \phi_{1}B)~(1 - \Phi_{1}B^{4}) (1 - B) (1 - B^{4})y_{t} = (1 + \theta_{1}B)~ (1 + \Theta_{1}B^{4})\varepsilon_{t}. \] 季节性项与...
若导致非平稳的原因是随机的,方法主要有ARIMA(autoregressive integrated moving average)及自回归条件异方差模型等。 什么是ARIMA? ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) 可以用来对时间序列进行预测,常被用于需求预测和规划中。 可以用来对付 ‘随机过程的特征随着时间变化而非固定’ 且 ‘导致时间序列非平...
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。 1. ARIMA的优缺点 优点:模型十分简单,只需要内生变量而不需要借助其...
ARIMA(自回归积分滑动平均)模型是一种广泛应用于时间序列分析的预测工具,特别适用于非平稳数据。在ARIMA预测模型中,预测值表示为由最近的真实值和最近的预测误差(残差)组成的线性函数。 ARIMA模型的核心思想是结合自回归(AR)、差分(I)和滑动平均(MA)三种成分,以捕捉时间序列中的趋势、周期性和随机性。
ARIMA模型,全称为自回归积分滑动平均模型(Auto Regressive Integrated Moving Average Model),是时间序列分析中常用的一种统计模型。能够处理非平稳的时间序列数据,通过差分等手段将其转化为平稳序列,然后应用自回归(AR)和滑动平均(MA)模型进行预测。通常表示为ARIMA(p,d,q),其中p、d、q分别代表自回归项数、差分次数...
统计>时间序列>使用最佳 ARIMA 模型进行预测 关于本主题 拟合非季节性 ARIMA 模型 适合季节性 ARIMA 模型 按照适用于要评估的模型的步骤进行操作。季节性和非季节性型号的步骤相同,但细节不同。 拟合非季节性 ARIMA 模型 完成以下步骤以指定要使用非季节性 ARIMA 模型...
3、ARIMA模型介绍 3.1 自回归模型AR 自回归模型描述当前值与历史值之间的关系,用变量自身的历史时间数据对自身进行预测。自回归模型必须满足平稳性的要求。 自回归模型首先需要确定一个阶数p,表示用几期的历史值来预测当前值。p阶自回归模型的公式定义为: ...
ARIMA建模流程: 将序列平稳(差分法确定d) p和q阶数确定(ACF与PACF) ARIMA(p,d,q) 这个主要是不同阶数(t-n)数据与原始数据进行的对比。多维度散点图更直观。 原始数据和直方图 ACF,PACF 2.5条wu BIC 模型评估: AIC与BIC(选择更简单的模型)标准:越小越好 ...
ARIMA模型需进行适应性检验和优化。残差分析用于评估ARIMA模型的拟合效果。若残差序列非白噪声，模型需调整。采用交叉验证提升航材需求预测的稳定性。航材储备策略要依据需求预测结果制定。避免因过度储备造成航材资金积压。预测不准可能导致航材短缺影响飞行安全。对比不同ARIMA模型的预测结果选最优。结合专家经验对ARIMA预测...