ARIMA模型自回归移动平均模型
14页1、ARIMA模型自回归移动平均模型LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记 ARIMA)什么是ARIMA模型ARIMA 模型全称为自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving AverageModel,简记ARIMA),是由()和()于70年代初提出的一著名,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。ARIMA模型的基本思想ARIMA模型的基本思想是:将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列, 用一定的来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来 预测未来值。现代统计方法、在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。ARIMA模型预测的
2、基本程序(一) 根据时间序列的、自相关函数和偏自相关函数图以ADF单位根检验其、趋势及其季 节性变化规律,对序列的平稳性进行识别。一般来讲,经济运行的时间序列都不是平稳序列。(二)对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的,并存在一定的增长或下 降趋势,则需要对数据进行差分处理,如果数据存在异方差,则需对数据进行技术处理,直到 处理后的数据的自相关函数值和偏相关函数值无显著地异于零。(三)根据时间序列模型的识别规则,建立相应的模型。若平稳序列的偏相关函数是截尾 的,而自相关函数是拖尾的,可断定序列适合AR模型;若平稳序列的偏相关函数是拖尾的, 而自相关函数是截尾的,则可断定序列适合MA模型;若平稳序列的偏相关函数和自相关函数 均是拖尾的,则序列适合。(四)进行,检验是否具有统计意义。(五)进行,诊断残差序列是否为白噪声。(六)利用已通过检验的模型进行。相关链接各国的box-jenkins模型名称Glossary of statistical termsLanguageDescriptionEnglishBox-Jenkins modelFrenchmodele de Box-J
3、enkinsGermanBox-Jenkins-ModellDutchBox-Jenkins-modelItalianmodello Box-JenkinsSpanishmodelo de Box-JenkinsCatalanmodel de Box-JenkinsRomanianmodelul Box-JenkinsFinnishBoxin-Jenkinsin mallitHungarianBox-Jenkins-modellTurkishBox-Jenkins modeliEstonianBox-Jenkinsi mudelLithuanianBox ir Jenkins modelis ; Bokso ir Dzenkinso modelisSlovenianBox-Jenkinsova modelPolishmodel Boxa-JenkinsaRussianMogenb BoKca-flxeHKMHcaUkrainianMogenb BoKca - 口*eHKiHcaFarsimodele Box-JenkinsPersian-Farsij -*U JlArabicJ -芟#
4、 7gAfrikaansBox-Jenkins-modelChinese博克斯一詹金斯模型ARlMA模型案例分析案例一:ARlMA模型在海关税收预测中的应用2008年。海关税收预算计划8400亿元.比2007年实际完成数增加,比2007年预算数 增加。为了对2008年江门海关税收总体形势进行把握,笔者尝试利用SAS软件的时间序列 预测模块建立ARIMA模型,对2008年江门海关税收总值进行预测。从预测结果来看,预测模 型拟合度较高,预测值也切合实际情况,预测模型具有一定的应用价值。现将预测的方法、原 理以及影响税收工作的相关因素分析。一、ARlMA模型原理ARIMA 模型全称为自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)。是由博克思(Box)fFfl詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的一著名时问序 列预测方法,所以又称为box-jenkins模型、博克思一詹金斯法。其中ARIMA(p,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
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