浅谈时间序列分析——以ARIMA为例
作者机构：格乐大学工商管理学院 泰国 10220 澳门城市大学数据科学学院 澳门 999078 澳门城市大学 商学院 澳门 999078
出 版 物：《科学与信息化》 (Kexue yu Xinxihua)
年 卷 期：2021年第16期
页 面：173-173页
学科分类：0202[经济学-应用经济学] 02[经济学]
摘 要：时间序列又被称为称动态数列,是指将具有同样性质的数值按所处的时间先后进行排序而成的数列.时间序列分析的主要方法是时间序列预测,时间序列预测是以统计方面的知识以及相关技术,从已经存在的历史数据中找到存在于其中的规律,并根据其变化的规律建立与其相符的模型,对历史数据在未来时期的变化走向做预估.其分析步骤检查数据平稳性(不平稳要变平稳),然后模型识别与定阶,然后模型检验,预测.时间序列分析的基本模型有:AR模型、MA模型、ARMA模型和ARIMA模型.本文主要讲述ARIMA模型.