ARIMA模型的不足

ARIMA模型的不足主要包括以下几个方面[^1]：
1. 对于非线性和非平稳的时间序列，ARIMA模型的拟合效果可能不理想。ARIMA模型假设时间序列是线性和平稳的，因此对于具有非线性趋势或季节性的数据，ARIMA模型可能无法准确捕捉到其特征。
2. ARIMA模型对于长期依赖性的时间序列也不适用。ARIMA模型主要关注当前值与过去值之间的关系，而忽略了时间序列中的长期依赖性。对于具有长期记忆的时间序列，ARIMA模型可能无法提供准确的预测结果。
3. ARIMA模型对异常值和离群点比较敏感。由于ARIMA模型是基于历史数据进行建模和预测的，如果时间序列中存在异常值或离群点，这些异常值可能会对模型的拟合和预测结果产生较大的影响。
4. ARIMA模型需要满足一些假设前提，如线性性、平稳性和独立性等。如果时间序列不满足这些假设前提，ARIMA模型可能无法得到准确的结果。
5. ARIMA模型的参数选择较为困难。ARIMA模型的参数包括差分次数d、自回归阶数p和移动平均阶数q，选择合适的参数需要依赖经验和专业知识，对于非专业人士来说可能较为困难。