Model: ARIMA BIC: 1157.2040 Dependent Variable: D.US Log-Likelihood: -569.79 Date: 2023-06-09 22:28 Scale: 1.0000 No. Observations: 34 Method: css-mle Df Model: 4 Sample: 06-01-2020 Df Residuals: 30 03-01-2023 Converged: 1.0000 S.D. of innovations: 41881

这是一个 ARIMA 模型的结果摘要，其中 BIC 是贝叶斯信息准则，用于比较不同模型的拟合优度。Dependent Variable 是指模型的因变量，即需要预测的变量。Log-Likelihood 是对数似然函数值，用于评估模型拟合数据的好坏程度。No. Observations 是指用于拟合模型的样本观测值数量。Method 是指用于估计模型参数的方法。Df Model 是模型参数数量，Df Residuals 是残差自由度。Converged 是指模型是否收敛。S.D. of innovations 是创新项（即残差）的标准差，用于评估模型的预测精度。