ARMA时间序列模型

ARMA时间序列模型是一种针对平稳性时间序列的模型。ARMA模型可以用来对时间序列进行建模和预测。首先，需要确认序列是否满足平稳性条件。一种常用的方法是通过绘制时序图来观察序列是否存在增长趋势或循环波动。如果时序图没有明显的趋势和周期性，初步判断序列是平稳的。另一种方法是使用统计量如自相关函数来判断平稳性。在平稳时间序列中，随着延迟数的增加，自相关函数会迅速衰减。然后，通过确定阶数，即AR（自回归）和MA（移动平均）的阶数来建立模型。接下来，使用参数估计的方法来估计模型的参数。最后，对模型进行检验和预测。