使用ARIMA模型,您可以使用序列过去的值预测时间序列。在本文中,我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型,并将其扩展到Seasonal ARIMA(SARIMA)和SARIMAX模型。1.时间序列预测简介
时间序列是在定期时间间隔内记录度量的序列。
根据频率,时间序列可以是每年(例如:年度预算),每季度(例如:支出),每周(例如:销售数量),每天(例如天气),每小时(例如:股票价格),分钟(例如:来电提示中的呼入电话),甚至是几秒钟(例如:网络流量)。
为什么要预测?
因为预测时间序列(如需求和销售)通常具有巨大的商业价值。
在大多数制造公司中,它驱动基本的业务计划,采购和生产活动。预测中的任何错误都会扩散到整个供应链或与此相关的任何业务环境中。因此,准确地进行预测很重要,以节省成本,这对于成功至关重要。
不仅在制造业中,时间序列预测背后的技术和概念还适用于任何业务。
现在,预测时间序列可以大致分为两种类型。
如果仅使用时间序列的先前值来预测其未来值,则称为单变量时间序列预测。
如果您使用序列以外的其他预测变量(也称为外生变量)进行预测,则称为多变量时间序列预测。
这篇文章重点介绍一种称为ARIMA建模的特殊类型的预测方法 。
ARIMA是一种预测算法,其基于以下思想:时间序列的过去值中的信息可以单独用于预测未来值。
ARIMA模型简介
那么ARIMA模型到底是什么?
ARIMA是一类模型,可以根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释”给定的时间序列,因此可以使用方程式预测未来价值。
任何具有模式且不是随机白噪声的“非季节性”时间序列都可以使用ARIMA模型进行建模。
ARIMA模型的特征在于3个项:p,d,q
p是AR项
q是MA项
d是使时间序列平稳所需的差分阶数
如果时间序列具有季节性模式,则需要添加季节性条件,该时间序列将变成SARIMA(“季节性ARIMA”的缩写)。一旦完成ARIMA。
那么,“AR项的阶数”到底意味着什么?我们先来看一下“ d”。
ARIMA模型中的p,d和q是什么意思
建立ARIMA模型的第一步是 使时间序列平稳。
为什么?
因为ARIMA中的“自回归”一词意味着它是一个