arima模型的优缺点

优点：

1. ARIMA模型具有较强的拟合能力，能够很好地捕捉时间序列数据的趋势和周期性。

2. ARIMA模型可以处理非常复杂的数据结构，包括多变量和异方差性。

3. ARIMA模型可以对时间序列数据进行预测，可以预测未来的趋势和周期性。

缺点：

1. ARIMA模型对数据的要求较高，需要数据具有平稳性和同方差性。

2. ARIMA模型需要对模型参数进行调整，可能需要进行多次尝试才能得到较好的结果。

3. ARIMA模型对于极端异常值的处理较为困难，可能会影响模型的预测结果。