arma时间序列模型的优缺点

ARIMA模型是一种时间序列模型，它是在ARMA模型的基础上进行改造的。ARMA模型是针对t期值进行建模的，而ARIMA是针对t期与t-d期之间差值进行建模，差分的阶数称为d。ARIMA模型建立流程中，需要先对时间序列进行单位根检验，如果是非平稳序列，则需要通过差分转化为平稳序列，经过几次差分转化为平稳序列，就称为几阶单整。

ARIMA模型的优点包括：
1. ARIMA模型集合了趋势性、相关性和随机性的特点，能够较好地捕捉时间序列的变化趋势和相关性。
2. ARIMA模型相对于其他时间序列模型，如算数平均法、移动平均法、加权移动平均、指数平滑法等，具有信息浪费最少的特点。
3. ARIMA模型可以适用于多种类型的时间序列数据，包括经济、金融、自然灾害等领域的数据。

而ARIMA模型的缺点主要包括：
1. ARIMA模型对于长期和短期的预测能力有限，难以捕捉到长期趋势变化。
2. ARIMA模型对于非线性和非平稳的时间序列数据的适应能力较弱，在这种情况下，可能需要考虑其他的时间序列模型。
3. ARIMA模型对于异常值和离群值较为敏感，对这些值的处理需要特别注意。

综上所述，ARIMA模型具有信息利用率高、适用范围广等优点，但对于长期趋势和非线性非平稳数据预测能力有限，对异常值和离群值较为敏感。