多步预测区间的一些特例,供大家参考。　ARIMA模型的预测区间是基于残差不相关且服从正态分布的假设的,因此如果前提条件之一不被满足,预测区间就可能是错误的。所以在进行预测之前,请先画出残差的自相关图和柱状图来检查假设条件是否满足。　总的来说,当ARIMA模型的预测期数增加时,预测区间也会变大。对于平稳模型(即\(d=0\)　)而言,由于它们会逐渐收敛,所以长期的预测区间也会大致相同。对于　\(d>1\)　的情况,预测区间将会在随时间增长继续增加。　对于大多数预测区间的计算而言,基于　ARIMA　的预测区间相对过于狭窄,这是因为只有误差的方差被加入考量。其实参数估计和模型阶数估计同样存在方差,而这些没有在计算时被加以考虑。除此之外,该方法假设建模时数据的历史特征会一直持续到未来,这也是预测区间过于狭窄的原因之一。