ARIMA模型概念及构造

实验一 ARIMA模型建立与应用.

使用ARIMA模型进行时间序列数据分析 编程语言：python 代码编辑器：jupyter notebook 适合想了解ARIMA模型的大致流程以及代码实现的朋友

时序数据预测ARIMA模型学习代码

ARIMA 预测模型 训练集和预测集 ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-series Approach）预测方法 [1] ，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，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。所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。

波动性已被用作预测伴随资产的风险的间接手段。 波动性解释了回报的变化。 预测波动性一直是金融系统中的一个刺激问题。 该研究检查了不同的波动率估计量并确定了有效的波动率估计量。 该研究描述了预测技术相对于各种波动率估算器的准确性。 波动率估计方法包括Close、Garman-Klass、Parkinson、Roger-Satchell和Yang-Zhang方法，预测是通过ARIMA技术完成的。 该研究评估了各种波动率估计器的效率和偏差。 基于 ME、RMSE、MAE、MPE、MAPE、MASE、ACF1 等各种误差测量参数的比较分析给出了预测的准确性，并使用最佳波动率估计器。 在 10 年的时间里对五个波动率估计器进行了分析，并对波动率预测进行了严格审查，该研究将帕金森估计器视为最有效的波动率估计器。 基于各种误差测量参数，在通过 ARIMA 技术进行预测时，帕金森估计器被认为是比任何其他基于 RMSE、MPE 和 MASE 的估计器更准确的估计器。 该研究表明，基于 MAE 和 RMSE 的值，预测值是准确的。 本研究是为了满足交易者、期权从业者和股票市场的各种参与者对了解有效波动率估计器以高精度预测波动率的需求而进行的。

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ARIMA模型在太湖水位趋势分析与预测中的应用，林森，，ARMA模型是研究时间序列的重要方法，它普遍应用于时间序列的分析与预测。本文利用SAS提供的数据挖掘工具，对太湖历史水位数据建立AR

城市居民食品零售价格预测-ARIMA模型的应用，文小兵，童恒庆，本文通过2010年3月到2011年2月城市居民食品零售的消费价格预测2011年4、5月的城市居民食品零售价格走势。引进食品零售价格指数和膳食�

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