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作者：admin 发布时间：2024-03-26 01:11 分类：资讯浏览：12

导读：ARMA模型是干什么的?1、ARMA模型（autoregressivemovingaveragemodel）自回归滑动平均模型，模型参量法高分辨率谱分析方法之一。这种方法...

ARMA模型是干什么的?

1、ARMA模型（auto regressive moving average model）自回归滑动平均模型，模型参量法高分辨率谱分析方法之一。这种方法是研究平稳随机过程有理谱的典型方法，适用于很大一类实际问题。

2、AR，MA，ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。时间序列不同 AR（自回归模型），AR （ p），p阶的自回归模型。MA（移动平均模型），MA（q），q阶的移动平均模型。

3、ARMA表达的思想为在金融领域中，很多变量的值既会与自己过去期的表现有关系，又受到过去随机冲击的影响。导入相关的包和模块，读取数据。构建建模数据，并查看数据的折线图。

ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。

ARMA模型只能处理平稳序列，因此对于平稳序列，可以直接建立AR、MA或者ARMA模型。但是，常见的时间序列一般都是非平稳的。必须通过差分后转化为平稳序列，才可以使用ARMA模型。

ARMA模型（auto regressive moving average model）自回归滑动平均模型，模型参量法高分辨率谱分析方法之一。这种方法是研究平稳随机过程有理谱的典型方法，适用于很大一类实际问题。

ARMA表达的思想为在金融领域中，很多变量的值既会与自己过去期的表现有关系，又受到过去随机冲击的影响。导入相关的包和模块，读取数据。构建建模数据，并查看数据的折线图。

ARIMA模型是针对非平稳时间序列建模。换句话说，非平稳时间序列要建立ARMA模型，首先需要经过差分转化为平稳时间序列，然后建立ARMA模型。ARIMA模型的原理。正如前面介绍，ARIMA模型实际上是AR模型和MA模型的组合。

ARMA模型全称为自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average Model，简记ARIMA），是由博克思（Box）和詹金斯（Jenkins）于70年代初提出的一著名时间序列预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。

1、有些时候会出现自相关和偏自相关均截尾的现象，这是就需要用信息准则来判断了。通过图片来做一个示例：AR模型：自相关系数拖尾，偏自相关系数截尾，MA模型：自相关系数截尾，偏自相关函数拖尾。

2、ARIMA模型是针对非平稳时间序列建模。换句话说，非平稳时间序列要建立ARMA模型，首先需要经过差分转化为平稳时间序列，然后建立ARMA模型。ARIMA模型的原理。正如前面介绍，ARIMA模型实际上是AR模型和MA模型的组合。

3、线性系统可以用线性差分方程进行描述，这种差分模型就是自回归---滑动平均模型（AutoRegression---Moving Average，ARMA ）。：任何一个有理式的功率谱密度都可以用一个ARMA随机过程的功率谱密度精确逼近。

4、使ARMA模型的建立有了一套完整、正规、结构化的建模方法，并且具有统计上的完善性和牢固的理论基础。

5、ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归，p为自回归项，可以看自相关图来估计；MA为移动平均，q为移动平均项数，可以看偏相关图来估计，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。

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1、AR模型适用于数据趋向于平稳的预测，即数据的变化为始终围绕一个值进行变化，并且不具有随机性。

2、因为传统时间序列分析技术（时间序列分解法）的缺陷，所以统计学家开发出更为通用的时间序列分析方法，其中AR/MA/ARMA/ARIMA在这个发展过程中扮演了非常重要的角色，直到现在，它们都在实际工作生活中发挥重要作用。

3、有时候，要用很多阶数的AR和MA模型（见后面的定阶问题），为解决这个问题提出ARMA模型。对于金融中的收益率序列，直接使用ARMA模型的时候较少，但其概念与波动率建模很相关，GARCH模型可以认为是对{εt}的ARMA模型。

4、非零均值应该从序列中删除。平稳.要用ARIMA模型进行拟合的时间序列所必须满足的条件。纯的MA序列是平稳的，但AR和ARMA序列可能不是。平稳序列的均值和方差不随时间改变。

1、xk，由回归分析，其中Y是预测对象的观测值，Z为误差。