SARIMA模型的局限

SARIMA模型的主要局限在于它对季节性时间序列数据的预测效果高度依赖于季节性因素的准确性和完整性。如果季节性因素变化不规律或不完整，SARIMA模型的预测效果会受到很大影响。此外，SARIMA模型对于长期预测的效果也不太好，因为随着预测时间的增加，模型的预测误差会逐渐累积。最后，SARIMA模型需要大量的历史数据来训练，如果历史数据不充分或者数据质量不高，模型的预测效果也会受到影响。