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文档简介
1、pARIMAARIMA模型模型全称为自回归移动平均模型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。p在ARIMA（p，d，q）模型中，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。（后面将具体介绍此部分）p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。p这个模型一旦被
2、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。1tttxxx111tptptpxxxkttkxxkttk2ttt21ttxxBx)Bx(BxBxBxtkkttkxBxx)1 (B1tsExtsEVarEtssttt, 0, 0)(,)(0)(2，tttxx1101(1)0.8tttxx12(3)0.5ttttxxxtptptttxxxx22110pp221BBB1)B()B(其中，ttxBBB1)B()B(p21其中，ttxqtqtttX11ttx)B()B(tt)B(w)B(, 2, 1, 0kr)mX(mXEmt , mXEktktt）（为常数；取一切整数，）（0kkrr121,ktttxxxktxtx2,)()(11ktktktktttxxxxxExExExxExEkttktt模型自相关系数偏自相关系数AR(P)拖尾P阶截尾MA(q)q阶截尾拖尾ARMA(p,q)拖尾拖尾)(2)ln(2未知参数个数nAIC)(ln()ln(2未知参数nnSBC模型AICSBCMA(2)536.455654
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