ARIMA(2,1,2)(0,0,2)[12]的模型方程，参数分别为ar1=0.8682,ar2=-0.8544,ma1=-0.7178,ma2=0.6628,sma1=-0.2211,sma2=-0.1482

根据ARIMA(2,1,2)(0,0,2)[12]的模型方程和给定的参数，可以将模型方程具体表示为：

(1-B)(1-B^12)(Y_t - Y_{t-1}) = (1 - 0.8682B - 0.8544B^2)(ε_t + 0.7178ε_{t-1} - 0.6628ε_{t-2} - 0.2211ε_{t-12} - 0.1482ε_{t-13})

其中，B表示向后移动一期的算子，Y_t表示时间为t的观测值，ε_t表示时间为t的白噪声随机变量，0.8682、-0.8544、0.7178、-0.6628、-0.2211、-0.1482为模型参数。

需要注意的是，由于ARIMA模型是一种线性模型，因此这里的乘法实际上是指卷积运算，而不是普通的乘法。此外，参数的精度也可能会影响模型的准确性，需要根据具体情况进行调整。

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ARIMA(1,1,1)(0,1,2)12-GRACH(1,1)模型公式

ARIMA(1,1,1)(0,1,2)12-GARCH(1,1)模型可以表示为以下方程：

ARIMA(1,1,1)(0,1,2)12模型：

(1-φ₁L)(1-L)(Yt-μt) = (1+θ₁Lεt-1+θ₂Lεt-2) + εt

其中，Yt表示第t个月的时间序列值，μt表示均值，φ₁表示AR(1)系数，θ₁和θ₂表示MA(1)和MA(2)系数，L表示滞后算子，εt表示白噪声误差。

GARCH(1,1)模型：

σt² = α₀ + α₁εt-1² + β₁σt-1²

其中，σt²表示条件方差，εt-1表示前一期的白噪声误差，α₀、α₁和β₁分别表示GARCH模型的常数项和系数。

将两个模型结合起来，可以得到ARIMA-GARCH模型：

(1-φ₁L)(1-L)(Yt-μt) = (1+θ₁Lεt-1+θ₂Lεt-2) + εt

σt² = α₀ + α₁εt-1² + β₁σt-1²

εt = σt*zt，其中zt为标准正态分布随机变量。

另外，由于ARIMA-GARCH模型还需要估计参数，因此还需要包括参数估计的步骤。

ARIMA(1,1,1)(0,1,2)[12]-GRACH(1,1)模型公式

ARIMA(1,1,1)(0,1,2)[12]-GARCH(1,1)模型可以表示为以下方程：

ARIMA(1,1,1)(0,1,2)[12]模型：

(1-φ₁L)(1-L)(1-L12)(Yt-μt) = (1+θ₁Lεt-1+θ₂Lεt-2) + εt

其中，Yt表示第t个月的时间序列值，μt表示均值，φ₁表示AR(1)系数，θ₁和θ₂表示MA(1)和MA(2)系数，L和L12分别表示滞后算子和12期滞后算子，εt表示白噪声误差。

GARCH(1,1)模型：

σt² = α₀ + α₁εt-1² + β₁σt-1²

其中，σt²表示条件方差，εt-1表示前一期的白噪声误差，α₀、α₁和β₁分别表示GARCH模型的常数项和系数。

将两个模型结合起来，可以得到ARIMA-GARCH模型：

(1-φ₁L)(1-L)(1-L12)(Yt-μt) = (1+θ₁Lεt-1+θ₂Lεt-2) + εt

σt² = α₀ + α₁εt-1² + β₁σt-1²

εt = σt*zt，其中zt为标准正态分布随机变量。

另外，由于ARIMA-GARCH模型还需要估计参数，因此还需要包括参数估计的步骤。