ARFIMA预测时间序列数据python代码
时间: 2023-09-20 12:07:21 浏览: 135
ARFIMA(Autoregressive fractionally integrated moving average)是一种可以对长记忆时间序列数据进行建模和预测的模型。下面是使用Python中的statsmodels库实现ARFIMA模型进行时间序列预测的代码示例:
```python
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.tsa.arima_process import ArmaProcess
import numpy as np
# 生成一个ARFIMA(0, d, 0)模型的时间序列数据
ar = np.array([1])
ma = np.array([1])
arfima = ArmaProcess(ar, ma).generate_sample(nsample=1000, burnin=200)
# 使用ARFIMA模型进行时间序列预测
model = ARIMA(arfima, order=(0, 0, 1), trend='c', enforce_stationarity=False, enforce_invertibility=False)
fit = model.fit(disp=False)
forecast = fit.forecast(steps=10)[0]
print('原始数据:', arfima[-10:])
print('预测数据:', forecast)
```
上面的代码中,我们首先使用ArmaProcess类生成一个ARFIMA(0, d, 0)模型的时间序列数据。然后,我们使用statsmodels中的ARIMA类来拟合ARFIMA模型,并使用fit.forecast()方法进行时间序列预测。在这个例子中,我们使用ARFIMA(0, d, 1)模型进行预测,其中d为分数阶差分参数。