arima模型的优缺点(ARIMA)
arima模型的优缺点(ARIMA)
1、arima模型的优点是：模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。缺点：要求时序数据是稳定的，或者是通过差分化后是稳定的，本质上只能捕捉线性关系，而不能捕捉非线性关系。
运用对象不同 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。ARIMA（差分自回归移动平均模型）。
ARMA和ARIMA的主要区别在于它们所适用的时间序列类型以及模型的复杂性。首先，ARMA（自回归移动平均模型）适用于平稳时间序列，这意味着数据的时间依赖性不随时间变化。平稳时间序列的均值、方差和自协方差都是常数，与时间无关。ARMA模型由两部分组成：自回归（AR）部分和移动平均（MA）部分。
ARIMA（p，d，q）模型是ARMA（p，q）模型的扩展 ARMA谱估计 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。
运用对象不同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。显然，ARMA模型描述的是一个时不变的线性系统。？具有AR阶数p和MA阶数Q的ARMA过程常记作用ARMA（p，q）。
很简单，不管是ARMA还是ARIMA模型，都是对平稳数据建模。前者是直接针对平稳数据建模，无需进行差分变换；后者则需要先对数据进行差分，差分平稳后再建模。
模型参数的估计通常通过最小均方误差进行，预测值可以通过历史观察值的线性函数计算，具体公式如下：预测误差的均值和方差可以通过递推公式求得，通过最小化均方误差，可以得到最佳的预测值和预测误差。
1、主成分回归模型可以预测与时间序列的ARIMA预测模型也是用来预测的，他们...时间序列定义定义1：时间序列就是一组统计数据，依其发生时间的先后顺序排成的序列。定义2：同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列称为时间序列。它通常用于预测时间序列数据的未来值，如股票价格、气候变化等。
2、arima模型全称为差分自回归移动平均模型：arima模型是由博克思和詹金斯于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。
3、主成份分析是为了提前众多指标中有典型代表性的几个主要成分，其中主成分的一种计算得分方法是用回归方法 ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。
4、ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是（ARIMA， Autoregressive Integrated Moving Average Model）。也记作ARIMA（p，d，q），是统计模型（statistic model）中最常见的一种用来进行时间序列 预测的模型。 ARIMA的优缺点 优点： 模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。
1、运用对象不同 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。ARIMA（差分自回归移动平均模型）。
2、ARMA和ARIMA的主要区别在于它们所适用的时间序列类型以及模型的复杂性。首先，ARMA（自回归移动平均模型）适用于平稳时间序列，这意味着数据的时间依赖性不随时间变化。平稳时间序列的均值、方差和自协方差都是常数，与时间无关。ARMA模型由两部分组成：自回归（AR）部分和移动平均（MA）部分。
3、运用对象不同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。显然，ARMA模型描述的是一个时不变的线性系统。？具有AR阶数p和MA阶数Q的ARMA过程常记作用ARMA（p，q）。
4、很简单，不管是ARMA还是ARIMA模型，都是对平稳数据建模。前者是直接针对平稳数据建模，无需进行差分变换；后者则需要先对数据进行差分，差分平稳后再建模。
5、ARIMA模型与ARMA模型的区别：ARMA模型是针对平稳时间序列建立的模型。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。
1、所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是（ARIMA，AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel）。
2、ARIMA模型（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），时间序列预测分析方法之一。
3、ARIMA模型，即差分自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），简称ARIMA，由博克思和詹金斯在70年代初提出，因其开创性工作，又被尊称为Box-Jenkins模型或博克思-詹金斯法。
4、ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是（ARIMA， Autoregressive Integrated Moving Average Model）。也记作ARIMA（p，d，q），是统计模型（statistic model）中最常见的一种用来进行时间序列 预测的模型。 ARIMA的优缺点 优点： 模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。
5、ARIMA模型，全称为差分自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model，简记ARIMA），其历史可以追溯到20世纪70年代初，由博克思（Box）和詹金斯（Jenkins）两位专家共同提出，因此也被尊称为Box-Jenkins模型或博克思-詹金斯预测法。
1、用SPSS建立。ARIMA模型全称为自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated 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。
2、首先将GDP数据输入Eviews软件，查看其二阶差分的AC和PAC。打开GDP序列窗口，点击View按钮，出现下来菜单，选择Correlogram。打开相关图对话框，选择二阶差分（2nd difference），点击OK，得到序列的AC和PAC。序列的自相关系数（AC）在1阶截尾，偏自相关系数（PAC）在2阶截尾。因此判断模型为ARMA模型。
3、工具：电脑一台，Eviews软件 数据的录入与保存：创建Workfile：点击File/New/Workfile，输入起止日期。建立object输入数据：点击object/new object，定义数据文件名ex4_2并输入数据。将Workfile保存：点击File/save，而store只存储对象object。
