三、移动平均线预测结果 本段详细列出了简单移动平均线和指数加权移动平均线的预测结果。这两个移动平均线都能反映出价格的总体趋势和方向。我们可以对两个移动平均线的预测进行比较。指数加权移动平均线考虑了数据的时间衰减效应，对近期数据给予更高权重，这样可以更快地响应价格变动。但简单移动平均线也有其优点，计算...
(S)ARIMA(X)模型是基于Box等(2008)的ARIMA时间序列模型的扩展。然而,在电价预测研究中,如Xie等(2013)进一步扩展了基本模型,包括季节成分和外部变量。 关于电价预测, (S)ARIMA(X)模型有多个优点: 电价表现出较强的自回归和季节性特征,两者都可以用(S)ARIMA(X)模型来描述 考虑到消费者负荷和可再生能源的影响,...
[AR_Order,MA_Order,SAR_Order,SMA_Order] = SARMA_Order_Select(dY,max_ar,max_ma,max_sar,max_sma,S,d); %自动定阶 catch ME %捕捉错误信息 msgtext = ME.message; if (strcmp(ME.identifier,'econ:arima:estimate:InvalidVarianceModel')) msgtext = [msgtext,' ','无法进行arima模型估计,这可能...
原始序列ACF与PACF图 首先绘制ACF和PACF图,可以看出,原始序列存在明显的拖尾现象,并可以看到季节性;然后进行网格搜索定阶,得到对应AIC值最小的模型为ARIMA(0,0,0)×(1,0,0,4)。 5)模型检验结果(SARIMA模型、ARIMA模型与Xgboost模型) SARIMA模型检验结果图 ARIMA模型检验结果图 Xgboost模型残差序列图 由模型检验结...
基于SARIMA和LSTM组合预测模型
首先加载数据 catalog_seasfac.csv 为 spark dataframe ，清单 1 显示了在本地 notebook 环境下的代码，csv 文件在当前 notebook 路径”C:\temp\arima\”下面。清单 1. 本地环境加载输入数据为 Spark Data Frame from pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession.builder.getOrCreate()from pyspark.sql...
ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型,全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也记作ARIMA(p,d,q),是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 预测的模型。 1. ARIMA的优缺点 优点:模型十分简单,只需要内生变量而不需要借助其...
介绍了一种新颖的基于经济学驱动的生成器损失函数,使 GANs 更适用于分类任务并置于监督学习环境中,能给出价格回报的全条件概率分布,突破传统点估计方式,实现不确定性估计。通过股票数据的数值实验验证了所提方法的有效性,相比经典监督学习模型如 LSTMs 和 ARIMA 获得了更高的夏普比率。
单位根检验可用于检验时间序列是否存在单位根，如果存在单位根就说明为非平稳序列。如果存在单位根即时间序列数据不平稳，通常不能进行后续的分析比如ARIMA模型。操作步骤：① 选择SPSSAU【计量经济研究】-【ADF检验】。② 在分析框中，放入“Ln_人均卫生费用”。差分阶数选择“自动”，类型默认，点击开始分析。结果分析...
自回归积分滑动平均模型（ARIMA）是一种广泛应用于时间序列预测的统计模型。根据搜索结果，ARIMA模型的应用场景相当广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 经济预测：例如股票价格预测、通货膨胀率预测等。2. 销售预测：商品销售量预测、市场需求预测等。3. 交通流量预测：道路拥堵预测、公交车运营时间预测等。4. 气象...