单变量时间序列模型除了ARIMA还有什么别的

除了ARIMA之外，还有一些其他的单变量时间序列模型，包括：

1.指数平滑模型（Exponential Smoothing Models）：指数平滑模型是一种基于加权平均的方法，用于对时间序列数据进行预测。它基于过去时间点的数据，使用不同权重对它们进行平均，以预测未来的值。

2.趋势模型（Trend Models）：趋势模型是一种适用于具有明显趋势的时间序列数据的模型。它可以通过拟合线性或非线性趋势来预测未来的值。

3.季节性模型（Seasonal Models）：季节性模型是一种用于处理具有明显季节性的时间序列数据的模型。它可以通过拟合季节性变化来预测未来的值。

4.周期性模型（Cyclical Models）：周期性模型是一种用于处理具有周期性变化的时间序列数据的模型。它可以通过拟合循环性变化来预测未来的值。

这些模型都有各自的优点和局限性，选择哪个模型取决于数据的性质和预测的目的。