（1）自回归（AR） （2）移动平均线 （3）自回归移动平均线 （4）自回归综合移动平均线（ARIMA） （5）季节性自回归综合移动平均线 (SARIMA) （6）具有外生回归量的季节性自回归综合移动平均线 (SARIMAX) （7）带有 ARIMA 误差的回归模型 （8）向量自回归（VAR） （9）GARCH 模型 （10）Glostan、Jagannathan 和 Runkle GARCH 模型

时序数据预测SARIMAX模型学习代码

Auto_TS：Auto_TimeSeries 使用单行代码自动构建多个时间序列模型。 现在已用Dask更新。 Auto_timeseries是用于时间序列数据的复杂模型构建实用程序。 由于它可以自动执行复杂任务中的许多任务，因此它假定了许多智能默认值。 但是您可以更改它们。 Auto_Timeseries将基于Statsmodels ARIMA，Seasonal ARIMA和Scikit-Learn ML快速建立预测模型。 它将自动选择给出最佳分数的最佳模型。 从0.0.35版开始，新版本进行了重大更新：现在，您可以将文件加载到Dask数据框中。 只需提供文件名，如果文件名太大而无法容纳在pandas数据框中，则Auto_TS会自动检测到该文件并将其加载到Dask数据框中。 此外，自0.0.25版以来的新功能是Auto_TimeSerie的语法：现在，它更像scikit-lear

SARIMAX模型 具有外生回归模型的季节性自回归综合移动平均线

时间序列预测 预测项目，SARIMA / X，ARIMA，先知，LSTM，霍尔特冬季，ETS。 温度预测和工资预测。