Question

ARIMA模型的介绍

Answer 1

1、所谓ARIMA模型，是指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归所建立的模型。

2、ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA，AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel)。也记作ARIMA(p，d，q)，是统计模型(statisticmodel)中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。

3、AR，MA，ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。时间序列不同AR(自回归模型)，AR(p)，p阶的自回归模型。MA(移动平均模型)，MA(q)，q阶的移动平均模型。

4、ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。