检验时间序列模型（ARIMA）

资 源 简 介

检验时间序列模型（ARIMA）

详 情 说 明

ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是分析时间序列数据的经典工具，其建模前提要求时间序列必须具备平稳性特征。平稳性意味着数据的统计特性（如均值、方差）不随时间推移而变化，这是模型有效性的关键保障。

检验平稳性的标准方法是ADF（Augmented Dickey-Fuller）单位根检验。该检验通过假设时间序列存在单位根（即非平稳）来进行统计推断。若检验结果拒绝原假设，则认为序列是平稳的；反之，则需对数据进行平稳化处理。

常见的平稳化操作包括差分（消除趋势性）和对数变换（稳定方差）。例如，一阶差分通过计算相邻数据点的差值来消除线性趋势，而对数转换则能压缩数据的尺度差异。完成这些操作后，即可基于平稳序列建立ARIMA模型进行预测。

值得注意的是，最终预测结果需通过逆向操作还原到原始数据尺度。例如，若建模时采用了对数变换，预测值需通过指数运算还原；若使用了差分，则需通过累加运算恢复原始量级。这一过程确保了预测结果与实际业务场景的可解释性保持一致。