时间序列-AR MA ARIMA

一、AR模型(自回归)

在这里插入图片描述

AR探索趋势和周期性
预测依赖于过去的观测值和模型中的参数。模型的阶数 p pp 决定了需要考虑多少个过去时间点的观测值。

求AR模型的阶数 p和参数 ϕ i \phi_i ϕi ,常常会使用统计方法如最小二乘法、信息准则(如AIC、BIC) 或者其他模型选择技术。

注意:AR模型假设时间序列是平稳的,即其均值和方差在时间上保持不变。如果时间序列数据不满足平稳性假设,需要进行平稳性转换或考虑其他时间序列模型,如自回归移动平均模型(ARMA)或自回归积分移动平均模型(ARIMA)。

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二、MA模型(滑动平均)

Moving Average,MA
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MA(q)适用于一些在趋势和季节性变化不明显的时间序列数据。
最小二乘估计等方法来估计MA模型的参数

三、ARMA模型(滑动平均)

ARMA模型的应用对象应该为平稳序列

ARMA(p, q)
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四、ARIMA模型

差分(I)

参考全理论

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