如何引入ARIMA模型进行预测，求通俗语言然后有步骤性的回答。本人数学底子一般。但是逻辑性还行
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(一) ARIMA 模型简介
ARIMA 方法是时间序列预测中一种常用而有效的方法, 它是用变量Yt 自身
的滞后项以及随机误差项来解释该变量, 而不像一般回归模型那样用k 个外生变
量X1 , X2 , ⋯, Xk 去解释Yt 。ARIMA 方法能够在对数据模式未知的情况下找到
适合数据所考察的模型, 因而在金融和经济领域预测方面得到了广泛应用。它的
具体形式可表达成ARIMA (p , d , q) , 其中p 表示自回归过程阶数; d 表示差分
的阶数; q 表示移动平均过程的阶数。如果时间序列数据是非平稳的, 则需要对
其进行d 阶差分, 使其平稳化, 然后对平稳化后的序列用ARIMA 建模。
ARIMA 方法是时间序列预测中一种常用而有效的方法, 它是用变量Yt 自身
的滞后项以及随机误差项来解释该变量, 而不像一般回归模型那样用k 个外生变
量X1 , X2 , ⋯, Xk 去解释Yt 。ARIMA 方法能够在对数据模式未知的情况下找到
适合数据所考察的模型, 因而在金融和经济领域预测方面得到了广泛应用。它的
具体形式可表达成ARIMA (p , d , q) , 其中p 表示自回归过程阶数; d 表示差分
的阶数; q 表示移动平均过程的阶数。如果时间序列数据是非平稳的, 则需要对
其进行d 阶差分, 使其平稳化, 然后对平稳化后的序列用ARIMA 建模。
追问
你会用EVIEWS软件预测数据吗？我QQ 85805140
追答
对不起了，这个我还真不会啊……
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