print(u'BIC最小的p值和q值为:%s、%s' %(p,q)) #取BIC信息量达到最小的模型阶数,结果p为0,q为1,定阶完成。 # 6 建立模型和预测 model = ARIMA(data, (p,1,q)).fit() #给出一份模型报告 model.summary2() #作为期5天的预测,返回预测结果、标准误差、置信区间。 model.forecast(5) 大学干货...
为了构建并使用ARIMA模型进行预测,你可以按照以下步骤进行: 导入必要的库: 首先,你需要导入pandas库来处理数据,以及statsmodels库中的ARIMA模型。 python import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA 准备数据集: 你需要准备一个时间序列数据集。这里假设你有一个CSV文件data.csv,其中包含时间...
性和拖尾性质,确定p和q的值,对ARIMA(p,d,q)模型进行拟合。 (5)估计模型中的未知参数的值。 (6)通过残差序列白噪声检验,说明模型的有效性。如果拟合模型不通过检验,转向步骤(4),调整p和q的值,重新拟合模型。 (7)利用拟合模型ARIMA(p,d,q),预测该时间序列未来几期的数值。 1.2 SARIMA 季度性差分自回归滑...
ARIMA是一类模型,可以根据自身的过去值(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。 ARIMA模型的特征在于3个项:p,d,q p是AR项 q是MA项 d是使时间序列平稳所需的差分阶数 如果时间序...
ARIMA是AutoRegressive Integrated Moving Average的缩写,包含三个部分: 自回归(AR):表示当前值与自身过去值的关系。 差分(I):用于使时间序列平稳,通常通过减去前一个观测值来实现。 滑动平均(MA):表示当前值与过去误差项的关系。 ARIMA模型的核心是选取合适的参数(p, d, q),其中: ...
# 拟合ARIMA模型model=ARIMA(series,order=(1,1,1))model_fit=model.fit()# 输出模型摘要print(model_fit.summary()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 进行预测 模型拟合完成后,我们可以进行未来销售量的预测。以下是预测未来12个月的示例代码: # 进行预测forecast=model_fit.forecast(steps=12)forecast_index=pd....
在下面给出的代码中,我们首先初始化一个序列,它将存储实际的收益,另一个系列来存储预测的收益。在For循环中,我们首先根据动态分割点划分训练数据集和测试数据集。 我们在训练数据集上调用arima函数,其指定的阶数为(2,0,2)。我们使用这个拟合模型通过使用forecast.Arima函数来预测下一个数据点。该功能设置为99%置信...
可以通过上面的过程观察到我们计算了各种 ARIMA 模型的 AIC ,并且我们推断出合适的模型是二阶自回归 (AR(2))。 估计 为了估计参数的系数,我们使用最大似然。使用ARIMA(2, 0, 0)作为选择模型,结果如下: model 因此,该过程可以描述为: rt=0.0437∗rt−1−0.0542∗rt−2+ϵt 其中 ϵt 是白...
标准的ARIMA(移动平均自回归模型)模型允许只根据预测变量的过去值进行预测 。 该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值,以及过去(随机)影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立(预测)变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。