非平稳时间序列模型有哪些

非平稳时间序列模型包括：

1. 自回归移动平均模型（ARMA）：该模型假设时间序列中的每个值是前一时刻的值和白噪声误差的线性组合。

2. 自回归积分移动平均模型（ARIMA）：该模型在ARMA模型的基础上加入了差分操作，以处理非平稳时间序列。

3. 季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）：该模型在ARIMA模型的基础上增加了季节性差分操作，以处理具有季节性的非平稳时间序列。

4. 阶段性自回归积分移动平均模型（PARIMA）：该模型考虑到时间序列在不同的时间段内可能具有不同的自回归移动平均模型，因此将时间序列划分为若干个时间段，并在每个时间段内拟合不同的ARMA模型。

5. 自回归条件异方差模型（ARMA-GARCH）：该模型假设时间序列的方差具有异方差性质，即方差随时间变化，因此在ARMA模型的基础上增加了GARCH模型来描述方差的变化。

相关问题

介绍主要的非平稳时间序列模型

1. 自回归移动平均模型（ARMA）：ARMA模型是一种广泛应用于非平稳时间序列数据建模和预测的模型。它是自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）的组合。ARMA模型基于时间序列的自相关性和移动平均性，通过拟合ARMA模型的系数，可以预测未来的时间序列。

2. 自回归积分移动平均模型（ARIMA）：ARIMA模型是一种常用的非平稳时间序列模型。它是自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）的组合，并引入了差分操作（I），可用于处理非平稳的时间序列数据。ARIMA模型的主要特点是适用于各种类型的非平稳时间序列数据建模和预测。

3. 季节性自回归移动平均模型（SARIMA）：SARIMA模型是ARIMA模型的一种扩展，适用于具有季节性的时间序列数据建模和预测。它考虑了时间序列中的季节性变化，并根据季节性的周期性变化来拟合模型，可以更准确地预测未来的时间序列。

4. 季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）：SARIMA模型是ARIMA模型和SARIMA模型的组合，适用于同时具有季节性和非平稳性的时间序列数据建模和预测。SARIMA模型在拟合模型时，考虑了时间序列的季节性和非平稳性特征，可以更准确地预测未来的时间序列。

5. 指数平滑模型（ES）：指数平滑模型是一种基于移动平均的时间序列模型。它通过对时间序列的历史数据进行加权平均，来预测未来的时间序列。指数平滑模型具有简单、易于理解和计算的特点，适用于预测短期时间序列数据。

单变量时间序列模型有哪些

单变量时间序列模型主要包括以下几种：

1. AR模型（自回归模型）：该模型假设当前时刻的值与前一时刻的值有关联，即当前值是前一时刻值的线性组合加上一个白噪声误差。AR(p)模型的阶数为p，表示当前值与前p个时刻的值有关。

2. MA模型（移动平均模型）：该模型假设当前时刻的值与前几个时刻的误差有关联，即当前值是前几个时刻的白噪声误差的线性组合。MA(q)模型的阶数为q，表示当前值与前q个时刻的误差有关。

3. ARMA模型（自回归移动平均模型）：该模型是AR模型和MA模型的结合，同时考虑前一时刻的值和前几个时刻的误差对当前时刻的影响。ARMA(p,q)模型的阶数分别为p和q。

4. ARIMA模型（差分自回归移动平均模型）：该模型对ARMA模型进行了差分处理，以消除非平稳性，即对模型的差分项建模。ARIMA(p,d,q)模型的阶数分别为p、d和q，其中d表示差分的阶数。

5. SARIMA模型（季节性ARIMA模型）：该模型在ARIMA模型的基础上加入了季节性因素，以考虑时间序列中存在的周期性变化。SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m模型的阶数分别为p、d和q，其中P、D和Q表示季节性差分的阶数，m表示季节性周期。

6. STL模型（分解趋势、季节性和残差模型）：该模型通过将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分进行建模，以更好地考虑时间序列的特征。