arima模型预测什么？

一、arima模型预测什么？

ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach)预测方法 ，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。

其中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; MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。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模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。

二、spss中arima模型的建立与预测？

SPSS中建立ARIMA模型并进行预测，可通过以下步骤完成：

1. 打开SPSS软件，导入需要进行分析的数据集。

2. 选择“Analyze”菜单中的“Time Series”选项，然后选择“Run Time Series Model”项。

3. 在弹出的对话框中，选择“ARIMA”模型，并输入需要分析的时间序列变量。

4. 在“ARIMA”模型设定中，设置AR和MA的最大值，以及需要进行差分的次数（如需要进行一阶差分，则设置为1）。

5. 选择“Estimation”选项卡，设置模型的估计方法（如MLE或CSS）。

6. 点击“Ok”按钮，进行模型拟合。

7. 模型拟合完成后，可以查看模型的参数估计值、显著性检验结果等信息。

8. 选择“Forecasting”选项卡，设置需要进行预测的时间步长和置信度水平。

9. 点击“Ok”按钮，进行预测。

10. 预测完成后，可以查看预测结果的时间序列图和置信区间。

注意事项：

1. 在建立ARIMA模型时，应根据数据的自相关和偏自相关函数选择合适的AR和MA的阶数。

2. 在预测时，应注意选择合适的时间步长和置信度水平，避免过拟合或者欠拟合。

3. ARIMA模型适用于平稳或弱趋势的时间序列，若数据具有明显的趋势或季节性，则需要进行差分或者季节性调整。

三、matlab中arima模型的建立与预测？

你好，ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）是一种常用的时间序列分析模型，可以用于预测未来的数据趋势。在MATLAB中，可以使用以下步骤建立ARIMA模型并预测：

1. 导入数据：可以使用MATLAB自带的数据集，也可以导入自己的数据集。

2. 拟合ARIMA模型：使用“arima”函数拟合ARIMA模型，其中需要设置模型的阶数（p，d，q）和季节性阶数（P，D，Q，m）。例如，可以使用以下命令拟合ARIMA（2，1，2）模型：

```matlab

mdl = arima(2,1,2);

```

3. 模型诊断：使用“infer”函数进行模型诊断，查看残差是否符合正态分布、是否存在自相关和偏自相关等问题。

```matlab

[E,V,MSE,ErrorModelInfo] = infer(mdl,Y);

```

4. 预测未来值：使用“forecast”函数进行未来值的预测，其中需要设置预测的步数。

```matlab

YF = forecast(mdl,steps,'Y0',Y);

```

完整的ARIMA模型建立与预测示例代码如下：

```matlab

% 导入数据

load sunspot.dat

Y = sunspot(:,2);

% 拟合ARIMA模型

mdl = arima(2,1,2);

[E,V,MSE,ErrorModelInfo] = infer(mdl,Y);

% 预测未来值

steps = 10;

YF = forecast(mdl,steps,'Y0',Y);

```

执行以上代码后，可以得到未来10个时间点的预测值YF。

四、ar模型和arima模型区别？

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。

2、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)。

3、平稳性差别

ARMA模型的平稳性要求y的均值、方差和自协方差都是与时间无关的、有限的常数。 可以证明，ARMA(p, q)模型的平稳性条件是方程()0Lφ=的解的模都大于1，可逆性条件是方程()0Lθ=的解的模都大于1。

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。  

ARIMA模型 (autoregressive integrated moving average) 定义：如果非平稳时间序列yt经过k次差分后的平稳序列zt＝△kyt服从ARMA(p, q)模型。

那么称原始序列yt服从ARIMA(p, k, q)模型。 也就是说，原始序列是I(k)序列，k次差分后是平稳序列I(0)。平稳序列I(0)服从ARMA模型，而非平稳序列I(k)服从ARIMA模型。

五、arima模型原理详解？

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。现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。

六、为什么采用arima模型？

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。

现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助对未来进行预测。

ARIMA模型建立在历史数据的基础上，故搜集的历史数据越多，模型越准确。

每月储蓄数据.可以看作是随着时间的推移而形成的一个随机时间序列，通过对该时间序列上储蓄值的随机性、平稳性以及季节性等因素的分析，将这些单月储蓄值之间所具有的相关性或依存关系用数学模型描述出来，从而达到利用过去及现在的储蓄值信息来预测未来储蓄情况的目的。

七、arima模型的建模步骤？

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。

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; MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。

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模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程、自回归过程、自回归移动平均过程以及ARIMA过程。

arima模型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。

现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。

八、arima112模型怎么用？

1、曲线拟合过程。

2、【分析】，【回归】，【曲线估计】，选择相应变量和拟合模型，得到结果，拟合效果较好。

3、利用指数模型进行预测。

4、首先按照传统的操作方法，n代表了x，y的个数，所以要对n实行加权个案处理。

5、这个时候再对x统计分析发现：数据显示有171个，接着进行线性回归

九、arima模型结果怎么看？

1、曲线拟合过程。

2、【分析】，【回归】，【曲线估计】，选择相应变量和拟合模型，得到结果，拟合效果较好。

3、利用指数模型进行预测。

4、首先按照传统的操作方法，n代表了x，y的个数，所以要对n实行加权个案处理。

5、这个时候再对x统计分析发现：数据显示有171个，接着进行线性回归。

十、arima模型回归方程怎么写？

ARIMA模型回归方程包括自回归项、差分项和移动平均项，通常用数学方程表示为ARIMA(p,d,q)，其中p代表自回归项的阶数，d代表差分项的阶数，q代表移动平均项的阶数。具体地，ARIMA模型回归方程可表示为y(t) = c + φ1*y(t-1) + ... + φp*y(t-p) - θ1*e(t-1) - ... - θq*e(t-q) + e(t)，其中y(t)为时间序列数据，c为常数项，φ和θ为模型参数，e(t)为误差项。这个方程可以用来预测时间序列数据的未来趋势，帮助分析未来发展走势。