ARIMA（1,0,1）×（1,1,0）4的拟合结果为：ar1=0.9725 ma1= -0.4418 sar1= -0.4969 ，方程是？

根据 ARIMA（1,0,1）×（1,1,0）4 模型的拟合结果，可以写出该模型的方程：

(1-0.9725B)(1-B)(yt-yt-4) = (1+0.4418B)et

其中，yt 表示时间序列的当前观测值，B 表示向后移动一期（Backshift）操作符，et 表示当前时刻的误差。yt-4 表示四期前的观测值。

注意，这里的 ar1 对应的是 (1-0.9725B) 部分，ma1 对应的是 (1+0.4418B) 部分，sar1 对应的是 (1-B) 部分。

相关问题

arima = ARIMA(xdata, order=(0, 1, 1)).fit()

这是一个使用ARIMA模型对时间序列数据进行拟合的代码，其中xdata是时间序列数据，order参数指定了ARIMA模型的阶数。具体来说，(0,1,1)表示模型不包含AR项，包含一个一阶差分(I=1)，和一个MA项。fit()方法用于拟合模型并返回一个结果对象。这个结果对象中包含了模型的参数估计值、拟合优度等信息。

ARIMA(2,1,2)(0,0,2)[12] ，系数分别为 ar1= 0.8682 ，ar2= -0.8544，ma1= -0.7178，ma2=0.6628，sma1=-0.2211，sma2 =-0.1482，求出其模型口径

根据ARIMA(2,1,2)(0,0,2)[12]模型的口径，可以得出该模型的数学表达式：

(1-B)(1-B^{12})Y_t=(1+ar_1B+ar_2B^2)(1+sma_1B^{12}+sma_2B^{24})(1+ma_1B+ma_2B^2)\epsilon_t

其中，B是向后移动算子，Y_t表示时间t的观测值，\epsilon_t表示时间t的误差项。

将该模型的系数代入上式，可得：

(1-B)(1-B^{12})Y_t=(1+0.8682B-0.8544B^2)(1-0.2211B^{12}-0.1482B^{24})(1-0.7178B+0.6628B^2)\epsilon_t

因此，ARIMA(2,1,2)(0,0,2)[12]的模型口径为：具有2阶自回归、1阶差分、2阶移动平均、季节长度为12个月的季节性ARIMA模型，季节性阶数为0、0、2，系数分别为ar1=0.8682，ar2=-0.8544，ma1=-0.7178，ma2=0.6628，sma1=-0.2211，sma2=-0.1482。