无季节效应的非平稳序列分析python例题

在Python中，对于无季节效应的非平稳时间序列分析，我们通常会使用差分法来使其变得平稳，然后可以采用ARIMA模型（自回归整合滑动平均模型）进行建模。这里提供一个简单的例子：

首先，假设我们有一个名为`sales_data`的非平稳数据集，代表销售量的时间序列：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 加载数据（假设有日期列 'date' 和 销售量 'sales'）
data = pd.read_csv('sales_data.csv', index_col='date')

# 对数据进行差异处理，使其变得平稳
diff_data = data.diff().dropna()

# 分解数据为趋势、季节性和随机成分
decomposition = seasonal_decompose(diff_data)

# 检查数据是否已经平稳
plt.subplot(411)
decomposition.trend.plot()
plt.ylabel('Trend')

plt.subplot(412)
decomposition.seasonal.plot()
plt.ylabel('Seasonality')

plt.subplot(413)
decomposition.resid.plot()
plt.ylabel('Residuals - Stationary')

plt.subplot(414)
plt.plot(decomposition.resid)
plt.ylabel('Stationary Process')

# 确定ARIMA模型参数（p, d, q）
model = ARIMA(decomposition.resid, order=(1, 0, 1))
results = model.fit(disp=-1)  # Fit the model

# 查看结果
print(results.summary())

在这个例子中，我们首先通过`seasonal_decompose`函数分解数据，然后观察并确定需要多少阶差分（d值）使得序列变得平稳。接着，使用ARIMA模型对残差进行拟合，并打印出模型的摘要信息。