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  • ARIMA模型运用的基本流程有几下几步：
  • 平稳性的三个标准：
  • 参考佳文

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ARIMA模型运用的基本流程有几下几步：

  • 数据可视化，识别平稳性。

  • 对非平稳的时间序列数据，做差分，得到平稳序列。

  • 建立合适的模型。

       平稳化处理后，若偏自相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，则建立AR模型；

    若偏自相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则建立MA模型；

   若偏自相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA模型。

  • 模型的阶数在确定之后，对ARMA模型进行参数估计，比较常用是最小二乘法进行参数估计。

  • 假设检验，判断（诊断）残差序列是否为白噪声序列。

  • 利用已通过检验的模型进行预测。

平稳性的三个标准：

  • constant mean

  • constant variance

  • an autocovariance that does not depend on time.

参考佳文

此文提到了：MA模型就是无穷阶AR模型的等价表示

Time Series Analysis - 時間序列模型基本概念：AR, MA, ARMA, ARIMA 模型
ARIMA
ARIMA模型
时间序列分析----结合ARMA的卡尔曼滤波算法
用ARIMA模型做需求预测
ARIMA模型详解