ARIMA模型的步骤及公式
时间: 2024-05-22 17:10:49 浏览: 319
ARIMA模型是一种广泛用于时间序列分析的统计模型,其步骤如下:
1. 确定时间序列的平稳性,如果不平稳则需要进行差分处理,使其平稳化。
2. 通过观察自相关图和偏自相关图来确定ARIMA模型的p、d、q参数。
3. 根据确定的p、d、q参数,建立ARIMA模型,并进行模型检验。
4. 使用建立好的ARIMA模型进行预测。
ARIMA模型的公式如下:
ARIMA(p, d, q)模型可以表示为:
$$
(1-\phi_1L-\phi_2L^2-\cdots-\phi_pL^p)(1-L)^dY_t=(1+\theta_1L+\theta_2L^2+\cdots+\theta_qL^q)\epsilon_t
$$
其中,$Y_t$为时间序列数据,$L$为滞后算子,$\phi_1,\phi_2,\cdots,\phi_p$为AR部分的系数,$\theta_1,\theta_2,\cdots,\theta_q$为MA部分的系数,$d$为差分次数,$\epsilon_t$为白噪声序列。
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