ARIMA模型(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),是时间序列预测分析方法之一。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...
# 5 p，q定阶 from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA #一般阶数不超过length/10 pmax = i...
view code1#-*-coding:utf-8-*-2importpandas as pd3importnumpy as np4fromstatsmodels.tsa.arima_modelimportARMA5importsys6fromdateutil.relativedeltaimportrelativedelta7fromcopyimportdeepcopy8importmatplotlib.pyplot as plt910classarima_model:1112def__init__(self, ts, maxLag=9):13self.data_ts =ts...
net_df[int(len(net_df)*0.9):]train_arima=train_data['Open']test_arima=test_data['Open']history=[xforxintrain_arima]y=test_arima# 进行第一次预测predictions=list()model=ARIMA(history,order=(1,1,0))model
在讲ARIMA模型之前得先熟悉ARMA模型(autoregressive moving average model) ARMA 模型是经典的预测模型,有着成熟的理论基础,但条件也比较严格,就是要求时间序列是平稳的。这里讲的平稳性条件(一般指弱平稳)是指时间序列的均值与时间无关和方差仅与时间差有关。
tsstart=robjects.IntVector((startyear,startquarter))rts=robjects.r['setRTS'](tsdata,tsstart)#构建R的ARIMA模型arimamodel=robjects.r['arima'](rts)#解析R的ARIMA模型modelInfo={}modelInfo['model']=arimamodelmodelInfo['series']=seriesmodelInfo['fitted']=pd.Series(list(arimamodel[list(robjects...
ARIMA模型全称为⾃回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹⾦斯(Jenkins)于70年代初提出⼀著名时间序列预测⽅法,所以⼜称为box-jenkins模型、博克思-詹⾦斯法。其中ARIMA(p,d,q)称为差分⾃回归移动平均模型,AR是⾃回归, p为⾃回归项; ...
test_arima = test_data['Open'] history = [x for x in train_arima] y = test_arima # make first prediction predictions = list() model = ARIMA(history, order=(1,1,0)) model_fit = model.fit() yhat = model_fit.forecast()[0] ...
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: ...
前面我们说过,ARIMA模型相对ARMA模型,仅多了差分操作,ARIMA模型几乎是所有时间序列软件都支持的,差分的实现与还原都非常方便。而statsmodel中,对差分的支持不是很好,它不支持高阶和多阶差分,为什么不支持,这里引用作者的说法: 作者大概的意思是说预测方法中并没有解决高于2阶的差分,有没有感觉很牵强,不过没关系,...