国内外ARIMA预测模型技术的研究现状

ARIMA（自回归积分移动平均模型）预测模型是一种常用的时间序列分析方法，被广泛应用于经济学、金融学、管理学等领域。以下是国内外ARIMA预测模型技术的研究现状：

1. 国内研究现状：

国内的ARIMA预测模型技术研究主要集中在经济学、金融学等领域，研究内容主要包括ARIMA模型的基本理论、模型的参数估计方法、模型的预测精度等方面。国内研究者在ARIMA模型的应用上也有不少成果，比如应用ARIMA模型对股票市场进行预测、对宏观经济数据进行分析等。

2. 国外研究现状：

国外的ARIMA预测模型技术研究已经相对成熟，主要研究内容包括ARIMA模型的改进和扩展、模型选择和评价方法、ARIMA模型在不同领域的应用等。研究者们提出了许多改进和扩展的ARIMA模型，比如季节性ARIMA模型（SARIMA）、无限脉冲响应ARIMA模型（ARIMAX）、自回归条件异方差模型（ARCH）等。此外，还研究了ARIMA模型的参数选择和评价方法，如信息准则、交叉验证等。

总体来说，ARIMA预测模型技术在国内外都得到了广泛的研究和应用，也有不少的改进和扩展。未来，ARIMA预测模型技术的研究方向可能会更多地关注模型的自适应性、非线性时间序列的建模等方面。