如何选择arima的pdq值，python代码

ARIMA模型的参数p、d、q代表AR模型阶数、差分阶数和MA模型阶数。选择合适的参数组合是ARIMA模型的关键。

一种常见的选择参数的方法是通过Grid Search，即对一定范围内的p、d、q值进行遍历，将每一组参数下的模型拟合结果进行评估，选取最优的参数组合。

下面是一个基于Grid Search的ARIMA参数选择的Python代码示例：

import itertools
import warnings
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
data = data.dropna()

# 设置参数范围
p = range(0, 3)
d = range(0, 2)
q = range(0, 3)

# 生成所有可能的参数组合
pdq = list(itertools.product(p, d, q))

# 初始化最优参数和最小AIC值
best_pdq = None
best_aic = np.inf

# 遍历所有参数组合
for param in pdq:
    try:
        # 拟合ARIMA模型
        model = sm.tsa.ARIMA(data, order=param)
        results = model.fit()
        
        # 计算AIC值
        aic = results.aic
        
        # 更新最优参数和最小AIC值
        if aic < best_aic:
            best_pdq = param
            best_aic = aic
    except:
        continue

# 输出最优参数和最小AIC值
print('Best PDQ:', best_pdq)
print('Best AIC:', best_aic)

在上述代码中，我们首先读取了时间序列数据，并去除了其中的缺失值。然后，我们设置了参数p、d、q的范围，并使用`itertools.product()`生成了所有可能的参数组合。接着，我们遍历了所有参数组合，并使用`statsmodels.api`库中的ARIMA模型对时间序列进行拟合。在拟合过程中，我们还使用了异常处理，以避免由于某些参数组合无法拟合模型而导致的程序崩溃。最后，我们输出了最优参数组合和最小AIC值。

需要注意的是，由于Grid Search的计算量较大，因此在实际应用中，通常需要根据实际情况对参数范围进行适当缩小，以减少计算时间。另外，还需要注意避免过拟合问题，避免选择过于复杂的模型。