ARMA时间序列预测模型

资 源 简 介

ARMA时间序列预测模型

详 情 说 明

ARMA（自回归移动平均）模型是一种经典的时间序列预测方法，结合了自回归（AR）和移动平均（MA）两部分特性，适用于平稳或可差分平稳的数据分析。其核心思想是通过历史数据中的自相关和随机扰动项来预测未来值。

模型组成原理 自回归部分（AR）：利用变量自身的历史值建立线性关系，例如用前p个时刻的值预测当前值，阶数p体现历史影响的深度。 移动平均部分（MA）：通过过去q个时刻的误差项（白噪声）修正预测，阶数q反映突发波动的影响范围。

实战流程要点 数据平稳化：若原始序列存在趋势或季节性，需通过差分或变换转为平稳序列。 参数选择：通过观察自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）初步确定p、q值，或采用AIC/BIC准则自动优化。 模型检验：残差应近似白噪声，可通过Ljung-Box检验验证其随机性。

应用场景 ARMA适合短期预测，如电力负荷预测、经济指标分析等。但需注意：对非线性关系或强季节性数据效果有限，此时可转向ARIMA或SARIMA等扩展模型。