时间序列模型算法 - ARIMA (一)
时间序列模型
- 1.时间序列模型概述
- 1.1 时间序列的不同分类
- 1.2 确定性时间序列分析方法概述
- 1.3 三种时间序列模型
- 2.指标平滑ES
- 2.1 一次指数平滑法
- 3.ACF与PACF
- 4.AR
- 5.MA
- 6.ARMA
- 7.ARIMA
- 7.1 差分
- 8. ARIMA实践
- 8.1 读取数据
- 8.2 画图,观察数据是否非平稳
- 8.3 差分,观察数据
- 8.4 单位根检验,确定数据为平稳时间序列
- 8.5 Q检验,检验是否数据具有相关性
- 8.6 确定AR和MA,画ACF、PACF判断
- 8.7 使用AIC、BIC最小准则确定p、q
- 8.8 拟合ARIMA或者ARMA模型
- 8.9 检验模型效果:残差检验
- 8.10 预测
- 8.11 将预测的平稳值还原为非平稳序列
1.时间序列模型概述
时间序列是研究数据随时间变化而变化的一种算法。是一种预测性分析算法。它的基本出发点就是事物发展都有连续性,按照它本身固有的规律进行。
时间序列的常用算法包括:
有这几个那如何选择模型呢
首先我们要知道时间序列就是按照时间顺序排列,随时间变化的随机过程,也就是说有对应的均值、方差、协方差等。
时间序列可以解决在只有时间(序列项)而没有其他可控变量下对未来数据的预测问题,常用于经济预测、股市预测、天气预测等。
如果随机过程随着时间变化,则此过程是非平稳的,相反,如果随机过程的特征不随时间变化,则此过程为平稳的
- 如果导致非平稳的原因确定:ES、MA、AR、ARMA
- 如果是平稳序列:ARIMA
1.1 时间序列的不同分类
时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域,即时间序列分析。
时间序列根据研究的依据不同,可有不同的分类。
- 按研究对象的多少划分,有一元时间序列和多元时间序列。
- 按时间的连续性将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。
- 按序列的统计特性划分,有平稳时间序列和非平稳时间序列。
如果一个时间序列的概率分布与时间t无关,则称该序列为严格的(狭义)平稳时间序列。
如果序列的一、二阶矩存在,而且对任意时刻t满足:
(1)均值为常数
(2)协方差为时间间隔 T 的函数。则称为宽平稳(广义)时间序列。以后研究的时间序列主要是宽平稳时间序列。
- 按时间序列的分布规律划分,有高斯型时间序列和非高斯型时间序列。
1.2 确定性时间序列分析方法概述
一个时间序列可以分解为以下四部分:
(1)长期趋势变动。它指时间序列朝一定方向持续上升或下降,或停留在某一水平上,它反映了客观事物的主要变化趋势。
(2)季节变动。
(3)循环变动。通常指周期为一年以上,由非季节因素引起的波形相似的波动。
(4)不规则变动。通常为突然变动和随机变动。
1.3 三种时间序列模型
通常用TtT_tTt 表示长期趋势项,StS_tSt 表示季节变动趋势项,CtC_tCt 表示循环变动趋势项,RtR_tRt 表示随机干扰项。常见的确定性时间序列模型有以下类型:
(1)加法模型
yt=Tt+St+Ct+Rty_t = T_t + S_t + C_t + R_tyt=Tt+St+Ct+Rt
(2)乘法模型
yt=Tt∗St∗Ct∗Rty_t = T_t * S_t * C_t * R_tyt=Tt∗St∗Ct∗Rt
(3)混合模型
yt=Tt∗St+Rty_t = T_t * S_t + R_tyt=Tt∗St+Rt
yt=St+Tt∗Ct∗Rty_t = S_t + T_t * C_t * R_tyt=St+Tt∗Ct∗Rt
其中 yty_tyt 是观测目标的观测记录,E(Rt)=0E(R_t) = 0E(Rt)=0, E(Rt2)=σ2E(R^2_{t}) = σ^2E(Rt2)=σ2。
2.指标平滑ES
2.1 一次指数平滑法
线性回归算法中,每个经验点的权重是一致的,即很早以前的经验数据也可能对预测数据有较大的影响。很多实际场景中,未来一段时间的趋势可能和在最近一段时间的趋势关系更加紧密。比如小明去年数学考试成绩一直不及格,今年连续多次考试90多分,预测小明下一次数学考试的成绩,情理上90多分的可能性更高。采用传统的线性回归算法,预测结果可能是70多分。
指数平滑法原则认为,时间越靠过去的经验数据对趋势的影响越小。我们假定时间t的观测值为y(t),时间t的预测值为S(t),则时间t+1的预测值S(t+1)为
St+1=ayt+(1−a)StS_{t+1}=ay_t+(1-a)S_tSt+1=ayt+(1−a)St
a的取值范围在(0,1),a越大,最近时间点的观测值对预测值的影响越大
另外还有二次指数平滑、三次指数平滑,就不介绍,懒得写
3.ACF与PACF
首先来说ACF与PACF是用来确定模型AR(p,)、MA(q,)、ARMA(p,q)、ARIMA(p,l,q),中p、q。方法如下:
- 截尾:落在置信区间(95%的点都符合该规则)
如何用PACF图和ACF图来确定p、q值
通常我们确定了模型后,看模型的数据的阶数和2倍标准差范围。
这里先解释一下 阶数就是历史观测项,比如当前时间t数据为xtx_txt阶数为7,表示xt−7x_{t-7}xt−7。
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