构建ARIMA模型预测资金赎回数据 1.训练要点 (1)掌握平稳性的检验方法 (2)掌握白噪声的检验方法。 (3)掌握 ARIMA 模型的定阶过程 (4)掌握 ARIMA 模型的应用。 2.需求说明 本章的案例已经对资金申购数据进行了预测，而本实训需要对资金赎回数据进行预测首先需要对资金赎回数据进行平稳性检验和白噪声检验，然后确定 p 值与 值进行定阶最后建立 ARIMA 模型进行预测，并对该模型进行评价。 3，实现思路及步骤 (1) 使用时序图、自相关图与单位根检验判断序列是否平稳、若不平稳则进行差分运算。 (2)进行白噪声检验。 (3)使用 BIC 准则对模型进行定阶 (4)使用ARIMA 模型进行预测。 (5)将预测值与真实值进行对比，得到对比图、平均绝对误差、均方根误差及平均绝对百分误差。

实现思路及步骤如下：

1. 数据预处理

首先，我们需要对资金赎回数据进行预处理。预处理包括数据清洗和数据转换。

数据清洗是指将无用的数据进行删除或者处理，例如，删除缺失值、异常值等。在本案例中，我们假设数据已经进行了清洗。

数据转换是指将原始数据转换为可处理的数据格式，例如，将时间序列数据转换为平稳时间序列数据。我们需要使用时序图、自相关图与单位根检验判断序列是否平稳，若不平稳则进行差分运算。

2. 平稳性检验

ARIMA 模型要求时间序列数据是平稳的，在建立模型之前需要对数据进行平稳性检验。

平稳性检验可以使用单位根检验、时序图和自相关图等方法。其中单位根检验是最常用的方法。在本案例中，我们可以使用 ADF 检验进行单位根检验。

如果序列是非平稳的，则需要进行差分运算，使其变成平稳序列。

3. 白噪声检验

在确定 ARIMA 模型的阶数时，需要进行白噪声检验，以确保模型的残差是随机的。

白噪声检验可以使用 Ljung-Box 检验或者 Box-Pierce 检验等方法。在本案例中，我们可以使用 Ljung-Box 检验进行白噪声检验。

如果序列不是白噪声，需要重新调整 ARIMA 模型的参数。

4. 定阶

定阶是指确定 ARIMA 模型的参数 p、d 和 q 的过程，其中 p 是自回归项，q 是滞后项，d 是差分阶数。

定阶的方法包括使用 ACF 和 PACF 图、BIC 准则等。在本案例中，我们可以使用 BIC 准则进行定阶。

5. 建立 ARIMA 模型

在确定了 ARIMA 模型的参数之后，我们可以建立 ARIMA 模型进行预测。

ARIMA 模型的预测可以使用 Python 中的 statsmodels 库进行实现。我们需要使用训练数据拟合模型，然后使用模型进行预测。

6. 评价模型

最后，我们需要评价 ARIMA 模型的预测效果。评价指标包括平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分误差等。

评价模型可以使用 Python 中的 sklearn 库进行实现。我们需要将预测值与真实值进行对比，得到对比图、平均绝对误差、均方根误差及平均绝对百分误差。