ARIMA利用R方选参数python

在Python中使用ARIMA模型进行时间序列分析时，可以使用`pmdarima`库中的`auto_arima`函数来自动选取ARIMA模型的参数，其中`R-squared`可以通过模型的`aic`或`bic`来计算。具体步骤如下：

1. 安装`pmdarima`库：可以使用`pip install pmdarima`命令进行安装。

2. 导入需要的库和数据：首先需要导入`pmdarima`库、`pandas`库和数据集。

import pmdarima as pm
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

3. 自动选取ARIMA模型的参数：使用`auto_arima`函数来自动选取ARIMA模型的参数，其中`aic`或`bic`可以用于计算`R-squared`，`stepwise`参数设置为True，可以使模型更加快速地收敛到最优解。

model = pm.auto_arima(data, start_p=1, start_q=1, test='adf', max_p=3, max_q=3, m=12, d=None, seasonal=True, start_P=0, D=0, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=True)

print(model.summary())

4. 查看模型性能：查看ARIMA模型的性能指标，包括`aic`、`bic`、`HQIC`、`R-squared`等。

print('AIC: ', model.aic())
print('BIC: ', model.bic())
print('HQIC: ', model.hqic())
print('R-squared: ', model.arparams)

其中，`aic`和`bic`值越小，模型越优；`R-squared`表示自回归系数，越接近1表示模型拟合的越好。