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2024年4月15日发(作者：ever tinier)

模型总结目录

模型总结目录 ...................................................................................................................................................................... 1

一、arima模型.................................................................................................................................................................... 2

1.1 arima简介 .............................................................................................................................................................. 2

1.2 arima流程 .............................................................................................................................................................. 3

1.3 arima参考 .............................................................................................................................................................. 5

二、 var模型...................................................................................................................................................................... 6

2.1 var简介.................................................................................................................................................................. 6

2.2 var流程.................................................................................................................................................................. 7

2.3 var参考.................................................................................................................................................................. 7

一、arima模型

适用范围：ARIMA模型能比较有效地处理自相关非平稳数据的时间序列，且主要用于

短期预测。

1.1 arima简介

关于预测的方法有很多，其中比较常用的有线性回归模型和非线性回归模型以及时间

序列模型。

注：自相关定义：如果随机误差项的各期望值之间存在着相关关系，这时，称随机误

差项之间存在自相关性（autocorrelation）或序列相关。

解释一：

ARIMA模型的基本思想：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，用一定的数学模型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、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助

企业对未来进行预测。

解释二：

所谓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。ARIMA模型根据原序

列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA，涉及偏自相关系数q）、

自回归过程（AR，涉及自相关系数p）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA（除


本文标签： 模型 序列 回归 相关 预测

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