【摘 要】
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差分自回归移动平均模型(ARIMA) ARIMA(p,d,q)模型全称为差分自回归移动平均模型,是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的,又称为box-Jenkins模型、博克思-詹金斯
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差分自回归移动平均模型(ARIMA) ARIMA(p,d,q)模型全称为差分自回归移动平均模型,是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的,又称为box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法,它是一著名的时间序列预测方法.其中AR是自回归模型,p为自回归项;MA为移动平均模型,q为移动平均项数, d 为时间序列由非平稳序列成为平稳序列时所做的差分次数.ARIMA模型是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.AR
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