其基本原理是通过整合时间序列中的不同组成部分(如趋势、季节性和残差),来建立对未来值的预测。 具体来说,ARIMA模型由三个部分组成:自回归(AR)部分、积分(I)部分和滑动平均(MA)部分。其中,AR部分表示当前值与前若干个历史值之间的线性关系;I部分表示对时间序列进行差分运算,以消除其中的非平稳性;MA部分表示当前...
ARIMA模型实际上是AR模型和MA模型的组合,ARIMA模型与ARMA模型的区别:ARMA模型是针对*稳时间序列建立的模型,而ARIMA模型是针对非*稳时间序列建立的模型。换句话说,非*稳时间序列要建立ARMA模型,首先需要经过差分转化为*稳时间序列,然后建立ARMA模型。 模型的优点是:模型简单,只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。
注意AIC不能用于比较具有不同阶数的ARIMA模型,因为观察值的数量不同。例如,非差分模型ARIMA(p,0,q)的AIC值不能与差分模型ARIMA(p,1,q)的相应值进行比较。 auto.arima(cons, xreg = var)print(fit0$aic) 可以使用AIC,因为各模型的参数阶数相同(0)。 AIC值最低的模型是第一个模型。 它的AIC等于-113.3。
ARIMA(p,d,q)模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA) AR是自回归,p为自回归项; MA为移动平均 q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数 原理:将非平稳时间序列转化为平稳时间序列然后将因变量。仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回...
时间序列模型-ARIMA ARIMA(p,d,q)模型全称为差分自回归移动平均模型 AR是自回归,p为自回归项;MA为移动平均 q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数 原理:将非平稳时间序列转换为平稳时间序列然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。
3)模型选择,以一元时序为例,常用的统计学模型有AR、MA、ARMA(ARIMA暂不考虑),如何选择合适的模型进行建模是我们该阶段需要考虑的问题。一个简单的方法是通过计算ACF,PACF(第二篇文章),绘制ACF图和PACF图,观察是截尾还是拖尾。 ACFPACF模型选择 截尾 拖尾 MA 拖尾 截尾 AR 拖尾 拖尾 ARMA from statsmodels.graphic...
一、ARIMA模型的基本原理 ARIMA模型的名称由自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三个部分组成,表示为ARIMA(p,d,q)。其中,AR表示自回归,p为自回归项数;I表示差分,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数);MA表示滑动平均,q为滑动平均项数。ARIMA模型的基本思想是将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后通过建...
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...