sarima eviews
时间: 2023-09-16 14:15:17 浏览: 52
SARIMA是一种时间序列预测模型,它结合了季节性差分和自回归移动平均模型(ARIMA)。Eviews是一种经济学和金融学数据分析软件,可以用来估计和预测SARIMA模型。要在Eviews中估计SARIMA模型,需要先加载时间序列数据并进行适当的预处理,然后选择合适的SARIMA模型规范(包括季节性周期和滞后阶数),并使用Eviews提供的自动化工具或手动方法来估计模型参数和进行预测。
相关问题
sarima matlab
SARIMA(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average)是一种时间序列分析方法,用于建模和预测具有季节性的数据。它是ARIMA模型的扩展,可以处理季节性变化。
在MATLAB中,可以使用econometric Toolbox中的sarima函数来实现SARIMA模型的建模和预测。该函数可以根据输入的时间序列数据自动选择最佳的模型参数,并提供模型拟合、预测和诊断等功能。
使用sarima函数的一般步骤如下:
1. 准备时间序列数据。
2. 创建一个SARIMA模型对象,可以使用sarima函数的输入参数指定模型的阶数和季节性。
3. 使用estimate函数对模型进行参数估计,得到拟合好的模型。
4. 使用forecast函数进行预测,可以指定预测的时间步长和置信区间。
5. 使用infer函数进行模型诊断,评估模型的拟合效果。
需要注意的是,SARIMA模型的建模和预测需要一定的时间序列分析知识和经验,对于不熟悉该领域的用户来说可能会有一定的学习曲线。
auto sarima
Auto-SARIMA是一种自动化的时间序列模型选择方法,它可以自动选择最佳的SARIMA模型来拟合时间序列数据。下面是使用Python中的pmdarima库进行Auto-SARIMA的示例代码:
```python
import pmdarima as pm
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from pandas import read_csv
# 加载数据
series = read_csv('data.csv', header=None, index_col=0, parse_dates=True, squeeze=True)
# 拆分数据集
X = series.values
train_size = int(len(X) * 0.66)
train, test = X[0:train_size], X[train_size:]
# 自动选择SARIMA模型
model = pm.auto_arima(train, seasonal=True, m=12)
# 拟合模型并预测
history = [x for x in train]
predictions = list()
for i in range(len(test)):
# 拟合模型
model_fit = ARIMA(history, order=model.order, seasonal_order=model.seasonal_order).fit(disp=0)
# 预测未来一个时间步长
yhat = model_fit.forecast()[0]
predictions.append(yhat)
# 更新历史数据
history.append(test[i])
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(test, predictions)
print('Test MSE: %.3f' % mse)
```
在这个示例中,我们首先加载了一个时间序列数据集,然后将其拆分为训练集和测试集。接下来,我们使用pmdarima库中的auto_arima函数自动选择最佳的SARIMA模型。然后,我们使用statsmodels库中的ARIMA函数拟合模型并进行预测。最后,我们计算了预测结果的均方误差。