1
1
时
时
间
间
序
序
列
列
分
分
析
析
模
模
型
型
【
【
ARMA
ARMA
模
模
型
型
】
】
简
简
介
介
ARMA模型是一类常用的随机时间序列模型,
是一种精度较高的时间序列短期预测方法,其基本
思想是:某些时间序列是依赖于时间 的一族随机
变量,构成该时间序列的单个序列值虽然具有不确定
性,但整个序列的变化却有一定的规律性,可以用相
应的数学模型近似描述.
通过对该数学模型的分析研究,能够更本质地认
识时间序列的结构与特征,达到最小方差意义下的最
优预测.
ARMA
ARMA
模
模
型
型
有
有
三
三
种
种
基
基
本
本
类
类
型
型
:
:
自
自
回
回
归
归
(
(
AR
AR
:
:
Auto-regressive
Auto-regressive
)
)
模
模
型
型
移
移
动
动
平
平
均
均
(
(
MA
MA
:
:
Moving Average
Moving Average
)
)
模
模
型
型
自
自
回
回
归
归
移
移
动
动
平
平
均
均
(
(
ARMA
ARMA
:
:
Auto-regressive Moving Average
Auto-regressive Moving Average
)
)
模
模
型
型
一
一
、
、
概
概
述
述