arima模型 p q d 确定python

确定ARIMA模型的p、d、q可以使用多种方法。其中一种常用的方法是使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来确定p和q的值，使用时间序列的差分阶数来确定d的值。

以下是一个简单的Python代码示例，可以使用ACF和PACF来确定p和q的值，使用差分来确定d的值：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

# 计算ACF和PACF
lag_acf = acf(data['Price'], nlags=20)
lag_pacf = pacf(data['Price'], nlags=20, method='ols')

# 绘制ACF和PACF图
plt.subplot(121)
plt.plot(lag_acf)
plt.axhline(y=0, linestyle='--', color='gray')
plt.axhline(y=-1.96/np.sqrt(len(data)), linestyle='--', color='gray')
plt.axhline(y=1.96/np.sqrt(len(data)), linestyle='--', color='gray')
plt.title('Autocorrelation Function')

plt.subplot(122)
plt.plot(lag_pacf)
plt.axhline(y=0, linestyle='--', color='gray')
plt.axhline(y=-1.96/np.sqrt(len(data)), linestyle='--', color='gray')
plt.axhline(y=1.96/np.sqrt(len(data)), linestyle='--', color='gray')
plt.title('Partial Autocorrelation Function')
plt.tight_layout()

# 确定d的值
diff = data['Price'].diff()
diff = diff.dropna()

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data['Price'], order=(2, 1, 2))
results = model.fit()

# 输出模型结果
print(results.summary())

在上面的代码中，我们首先使用ACF和PACF计算p和q的值。然后，我们使用差分来确定d的值。最后，我们使用ARIMA模型进行拟合，并输出模型结果。在实际应用中，我们可以根据模型拟合效果来调整p、d、q的值，以得到更好的预测结果。