非平稳时间序列预测（ARMA）

资 源 简 介

非平稳时间序列预测（ARMA）

详 情 说 明

ARMA模型是经典的时间序列预测方法，全称为自回归移动平均模型。它结合了自回归(AR)和移动平均(MA)两个部分，适用于分析平稳时间序列数据。

对于非平稳时间序列，通常需要先将其转换为平稳序列才能应用ARMA模型。最常用的转换方法是差分运算，通过计算相邻观测值之间的差值来消除趋势和季节性。多次差分运算后得到平稳序列的过程，就形成了ARIMA模型中的"I"(积分)部分。

在实际应用中，建立ARMA模型的关键步骤包括：通过观察自相关图和偏自相关图确定模型阶数，使用信息准则比较不同模型的拟合效果，最后对残差进行白噪声检验以确保模型充分提取了时间序列中的信息。

需要注意的是，传统的ARMA模型假设时间序列是线性的，对于具有复杂非线性特征的非平稳序列，可能需要考虑其他更高级的模型如SARIMA、状态空间模型或机器学习方法。