考察一下该模型所得残差是否满足白噪声条件,做残差独立性检验: 除了3阶p值0.0468外,其他各阶p值大于0.05,综合认为残差等同白噪声,无自相关。模型通过检验。 当然也可以以可视化的角度来观察残差白噪声: 综上,模型通过白噪声检验。 最后在咱们训练数据上,通过可视化的角度展示一下预测的能力: 在训练集上,预测值与...
你好🌹，arima(0,0,0)(0,0,2)乘积季节模型表达式为：Y_t = (1 + \theta_{1}B^{12} + \theta_{2}B^{24})\varepsilon_{t}其中，Y_t表示时间点t的观测值，B表示向后移动一期的算子，\varepsilon_{t}为白噪声误差项，\theta_{1}和\theta_{2}为模型参数，12和24表示季节周期。...
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...
AR模型，即自回归模型，其优势是对于具有较长历史趋势的数据，AR模型可以捕获这些趋势，并据此进行预测。...
可以从上面的结果看到,我们最后得到的模型得到了中规中矩的预测结果,从折线图上来看,在趋势明确时(单方面上涨/下跌)模型得到的预测数据误差较小,但是在股价遭遇拐点时,模型无法很好预测涨跌变化从而使得误差变大,体现出模型对于趋势变化存在明显的滞后性。 下面我们来实际看看单日的误差情况: 预测期单日误差(实际值-...
先用原序列试下面三个，如果存在单位根，在用一阶差分试下面三个。一般来说二阶差分无意义。然后OK就...
亲亲，在存在季节性的情况下，可以通过观察自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来选择合适的模型阶数。具体来说：1. 选择p（AR模型阶数）：观察PACF，如果在一阶差分后的PACF截尾到0，即在第p个滞后阶数后基本为0，则可以选择p的值。2. 选择d（差分阶数）：观察一阶差分后的自相关函数（ACF）...
值0可用于参数,表示不使用模型的该元素。这样,ARIMA模型可以配置为执行ARMA模型的功能,甚至是简单的AR,I或MA模型。对时间序列采用ARIMA模型假设生成观察的基础过程是ARIMA过程。这似乎是显而易见的,但有助于激发在原始观测中确认模型假设的必要性以及模型预测的残差。接下来,我们来看看如何在Python中使用ARIMA模型。我...
但是,如果你想使用指数平滑法计算出预测区间,那么预测误差必须是不相关的, 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求,在某种情况下,我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型。自回归移动平均模型( ARIMA) 包含一个确定(explicit)的统计模型用于...