经济数据预测 | Python实现ARIMA时间序列金融市场预测

2024-05-11 06:39:58

经济数据预测 | Python实现ARIMA时间序列金融市场预测

目录

经济数据预测 | Python实现ARIMA时间序列金融市场预测
- 基本介绍
- 具体内容
- 程序设计
- 学习总结
- 主要参考

基本介绍

ARIMA模型（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p，d，q)中，AR是“自回归”，p为自回归项数；MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。

具体内容

对时间序列数据进行分析和预测比较完善和精确的算法是博克思-詹金斯(Box-Jenkins)方法，其常用模型包括：自回归模型（AR模型）、滑动平均模型（MA模型）、（自回归-滑动平均混合模型）ARMA模型、（差分整合移动平

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