ARIMA参数确定python

ARIMA 模型的参数包括 AR(p)、I(d) 和 MA(q)，其中 p、d 和 q 分别表示 AR 模型的滞后次数、差分次数和 MA 模型的滞后次数。确定这些参数的最佳值通常需要进行模型诊断和评估，以确定最佳的预测性能。

在 Python 中，可以使用自动 ARIMA 函数来自动选择最佳的 ARIMA 参数。下面是一个示例：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from pmdarima.arima import auto_arima

# 加载数据
data = ...

# 自动选择最佳的 ARIMA 参数
model = auto_arima(data, start_p=1, start_q=1, 
                   max_p=5, max_q=5, m=12, 
                   start_P=0, seasonal=True, 
                   d=1, D=1, trace=True, 
                   error_action='ignore', 
                   suppress_warnings=True, 
                   stepwise=True)

# 训练 ARIMA 模型并进行预测
model.fit(train_data)
predictions = model.predict(test_data)

在上面的示例中，`auto_arima` 函数会自动选择最佳的 ARIMA 参数。参数 `start_p` 和 `start_q` 分别表示 AR 和 MA 模型的起始滞后次数，`max_p` 和 `max_q` 表示 AR 和 MA 模型的最大滞后次数，`m` 表示季节性周期，`d` 和 `D` 分别表示非季节性和季节性差分次数。最后，`stepwise` 参数表示是否使用逐步方法来选择模型。