确定ARIMA模型的p, d, q参数通常可以通过观察时间序列的自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图来完成。 1. ACF(自相关函数) ACF描述了当前值与过去值之间的相关性。 如果ACF图显示明显的滞后(lag)效应,且这些滞后在统计上显著,则可能需要考虑较高的p值。 2. PACF(偏自相关函数) PACF是在排除中间变量影响...
ARIMA 模型是通过寻找历史数据之间的自相关性,来预测未来(假设未来将重复历史的走势),要求序列必须是平稳的。 (3)ARIMA(p,d,q)中,AR是“自回归”,p为自回归项数;MA为“滑动平均”,q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。将自...
一阶差分单位根检验p值<0.05,原始序列p值>0.05,于是ARIMA中的参数d定为1。 6.6根据bic/aic指标定p、q #定阶 # pmax = int(len(df["失业率"])/10) #一般阶数不超过length/10 # qmax = int(len(df["失业率"])/10) #一般阶数不超过length/10 pmax = 5 qmax = 5 bic_matrix = [] #bic矩阵...
ARIMA模型中的关键参数p、d、q的确定方法主要依赖于ACF（自相关函数）和PACF（偏自相关函数）的分析。p代表自回归项数，通过观察自相关图，我们可以发现数据序列的长期依赖模式，自相关系数在p阶后明显下降，这通常是选择p的依据。q值则是移动平均项数，它通过偏自相关图来确定。在PACF图中，如果某点之...
ARIMA模型的参数有三个部分,分别是p、d和q。 1. p表示自回归(AR)的阶数,也就是模型中的自回归项的个数。p的选择可以通过观察自相关图(ACF)来确定,如果在ACF上发现p阶之后的自相关项急剧下降并在p阶之后不显著,则可以选择p的值。 2. d表示差分(differecing)的次数,也就是模型中的差分项的个数。d的选择...
确定微分的顺序和常数: 规则1:如果序列具有正的自相关到很大的滞后(例如10个或更多),则可能需要更高阶的微分。 规则2:如果滞后1的自相关为零或负数,或自相关都小,无图案,然后该系列并没有 需要差分的高位。如果lag-1自相关为-0.5或更大的负值,则该序列可能会微分。 注意过分区别。
ARIMA模型在实际应用中,有三个参数需要确定,分别是p,d,q,分别对应自回归模型的滑动窗口数,差分阶数和移动平均模型的滑动窗口数。这三个超参数通常可以通过观察自相关图和偏自相关图来确定,也可以通过AIC和BIC值来选定一个最佳的p,d,q组合。 本文将使用RMSE作为标准,使用滚动ARIMA模型,基于交叉验证来确定最佳的p,...
ARIMA(p,d,q)模型,其中 d 是差分的阶数,用来得到平稳序列。 AR是自回归, p为相应的自回归项。 MA为移动平均,q为相应的移动平均项数。 ARIMA数学模型? ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模型的扩展。 ARIMA(p,d,q)模型可以表示为: 其中L 是滞后算子(Lag operator),d in Z, d>0。
根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天...
ARMA(p,q)q阶后衰减趋于零(几何型或振荡型)p阶后衰减趋于零(几何型或振荡型) 截尾:落在置信区间内(95%的点都符合该规则) 4、ARIMA(p,d,q)阶数确定 通过上图可知: MA(q)看ACF AR(p)看PACF 5、利用AIC和BIC准则:选择参数p、q AIC:赤池信息准则(Akaike Information Criterion,AIC) ...