时间序列的自回归预测模型

资 源 简 介

时间序列的自回归预测模型

详 情 说 明

时间序列的自回归预测模型（Autoregressive Model, AR）是一种基于历史数据进行未来值预测的经典统计方法。它的核心思想是利用过去若干时刻的观测值来拟合当前时刻的值，适用于具有平稳性或可平稳化的时间序列数据。

该模型属于线性回归的变体，但不同之处在于其自变量是同一序列的滞后值。例如，AR(1)模型表示当前值仅依赖前一个时间点的值，而AR(p)模型则依赖前p个时间点的值。模型的参数通常通过最小二乘法或最大似然估计进行优化。

自回归模型在金融、气象、工业控制等领域广泛应用，但需注意其局限性：对非线性关系或外部变量引入的复杂模式捕捉能力较弱。实际应用中常与移动平均（MA）模型结合为ARMA或ARIMA模型以提升预测精度。