ARIMA

一、ARIMA 1、平稳性：要求序列的均值和方差不发生明显变化 大部分数据都是弱平稳数据，未来某时刻的t值就要依赖它过去的信息，具有依赖性。严平稳不考虑。 2、差分法 时间序列在  t  与  t-1  时刻的差值 一般大多使用一阶差分，二阶差分，高于这个会丢失原始数据的许多信息。 二、自回归模型（AR） 描述当前值与历史值之间的关系，用变量自身的历史时间数据对自身进行预测 1、要求：自回归模型必

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