ARIMA模型

ARIMA模型  ， 差分整合移動平均自我回歸模型 ， 又稱整合移動平均自我回歸模型 （ 移動也可稱作滑動 ） ， 爲時間序列預測分析方法之一 。 ARIMA （ p ， d ， q ） 中 ， AR爲自我回歸 ， p爲自迴歸項數 ； MA爲移動平均 ， q爲滑動平均項數 ， d爲使之成爲平穩序列所做的差分次數 （ 階數 ） 。 「 差分 」 一詞雖未出現在ARIMA的英文名稱中 ， 卻是使時間序列得以平穩關鍵的步驟 。 ARIMA （ p ， d ， q ） 模型是ARMA （ p ， q ） 模型的擴展 。 ARIMA （ p ， d ， q ） 模型可以表示爲 ： 其中L 是滯後算子 （ Lag operator ） ，