1. 前言 2. ARIMA模型的由来 3. ARIMA模型的基本概念 3.1 ARIMA模型的基本思想 3.2 ARIMA模型的数学表达式 4. 差分过程(I)的详解 4.1 什么是差分 4.2 差分的阶数 4.3 什么是滞后 4.4 滞后差分(多步差分) 4.5 使用差分消除数据波动 4.6 概念总结 5. ARIMA(p,d,q)模型的参数选择 5.1 p和q到底是
1.ARIMA(0,1,0) = random walk: 当d=1,p和q为0时,叫做random walk,每一个时刻的位置,只与上一时刻的位置有关。预测公式:Yt=μ+Yt−1 2.1 主要应用场合 平稳非白噪声的序列 2.2白噪声检查 lb=acorr_ljungbox(data.diff1.dropna(), lags = [i for i in range(1,12)],boxpierce=True) LB检验...
, Qs 处非零,具体表达式如下 \rho_{k s}=\frac{\Theta_{k}+\theta_{1} \Theta_{k+1}+\theta_{2} \theta_{k+2}+\cdots+\theta_{Q-k} \Theta_{Q}}{1+\theta_{1}^{2}+\theta_{2}^{2}+\cdots+\theta_{Q}^{2}}, k=1,2, \cdots, Q\\ ...
ARIMA(p,d,q): X[t] = a[1]X[t-1] + … + a[p]X[t-p] + e[t] + b[1]e[t-1] + … + b[q]e[t-q] 二、数据选取: 2010-01-01~2020-10-27的上证指数收盘价。 三、R的实现步骤: 1、导入数据 导入数据的方法很多,这里用“quantmod”包从“雅虎财经”上下载,并进行初步的处理: ...
模型具体的数学表达式为: Xt=φiXt−1+φ2Xt−2+...+φpXt−p+εt−θ1εt−1−...−θqεt−q 式中, Xt(t=1,2,…,n)为信号的原始时间序列; p、q为模型的阶次; φ(i=1,2,…,q)为模型的参数系数; εt为误差值; ...
y_t=0.3658*y_(t-1)+e_t-e_(t-1) 。每个值的含义是参数的配对。利用ARIMA模型进行卷烟销售预测时值年末，各卷烟企业在布置来年卷烟销售任务时，对卷烟销售进行预测是十分有必要的。利用ARIMA模型进行卷烟销售预测是一个十分有用的方法。ARIMA方法是时间序列预测中的一种有效的方法。您好给你看一...
y_t=0.3658*y_(t-1)+e_t-e_(t-1) 。每个值的含义是参数的配对。利用ARIMA模型进行卷烟销售预测时值年末，各卷烟企业在布置来年卷烟销售任务时，对卷烟销售进行预测是十分有必要的。利用ARIMA模型进行卷烟销售预测是一个十分有用的方法。ARIMA方法是时间序列预测中的一种有效的方法。平稳性差别：AR...
ARIMA(1,0,1)(0,0,1)[12]式子可以写为：y(t) = c + φ1*y(t-1) + θ1*e(t-1) + θ12*e(t-12) + e(t)其中，y(t)表示时间t的观测值，c表示常数项，φ1表示自回归系数，θ1表示移动平均系数，θ12表示季节性移动平均系数，e(t)表示白噪声误差，[12]表示季节周期为12。
其中,x为t+T+(m-1)子时刻时间序列的取值。由式(3)和式(4)可知,YF(t+T)中包含主要预测结果。 2 ARIMA模型 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average Model)模型表达式为ARIMA(p,d,q)。其中d代表差分次数,p和q分别代表自回归和移动平均系数。