ARIMAX模型检验 适应性检验:模型残差序列属于白噪声序列；残差与输入变量序列无显著关系 参数检验:所有参数显著非0 back

概要：用季节性ARIMA模型分析和预测我国的进出口总额，有代码和数据及自己写的论文（包含摘要目录等） 论文摘要：进出口总额是反映我国对外贸易的重要指标之一,为探索我国的进出口金额变化情况,选取我国1994-2021年进出口总额的月度历史数据为研究样本,采用时间序列检验方法对其进行了相关分析,建立相应的季节性ARIMA模型，运用所建模型对2023年进出口总额进行预测。研究结果表明:我国月度进出口贸易总额时间序列预测模型表现出明显季度性变化特征,通过模型精度对比,季节性ARIMA模型预测精度较高，结合预测结果可用于有关外贸等方面政策的制定，推动我国经济的进一步发展。

ARMA(p,q)的最小二乘估计 非线性最小二乘估计

介绍 未来数据的预测在能源领域非常重要，因为有关未来消费和发电趋势的信息可以帮助规划电厂的运营。 该分析比较了各种模型进行时间序列预测，以确定哪种模型效果最好 数据 数据来自Kaggle： ://www.kaggle.com/robikscube/hourly-energy-consumption包含兆瓦（MW）中各种电力公司的能耗读数。 代顿数据集已用于此分析。 但是，最后将包含所有电力公司数据的主数据集用于实验模型。 数据探索 数据从2005年到2018年大约开始，并且每小时记录一次。 分析 使用的4个模型是FBProphet，XGBoost，递归神经网络（RNN）和长期短期记忆（LSTM）（RNN的变体）。数据在使用前已进行了标准化。 FBProphet，RNN和LSTM模型可以按原样使用时间戳数据，但是XGBoost需要将时间戳分解为单独的组件。 所有这些模型都已在Dayton数

时间序列的自相关关系 自相关函数 随机过程的自相关函数 样本的自相关函数 偏自相关函数 随机过程的偏自相关函数 样本的偏自相关函数

ARMA模型时间序列分析法简称为时序分析法，是一种利用参数模型对有序随机振动响应数据进行处理，从而进行模态参数识别的方法。参数模型包括AR自回归模型、MA滑动平均模型和ARMA自回归滑动平均模型

应用时间序列分析课程论文.doc

(2)ACF、PACF均是拖尾的 例：(1-0.9B)zt=(1-0.5B)at模拟产生250个观察值，ACF、PACF如下表所示： k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 acf 0.57 0.5 0.47 0.35 0.31 0.25 0.21 0.18 0.1 0.12 pacf 0.57 0.26 0.18 -0.03 0.01 -0.01 0.01 0.01 -0.08 0.05

matlab预测股票价格走势 - 基于时间序列分析的机器学习和深度学习模型股价预测

用于时间序列分析，，或者股票分析，，AR模型