1.4 ARIMA模型简介与在预测中的地位

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1.4 ARIMA模型简介与在预测中的地位 1.4 ARIMA模型简介与在预测中的地位在对时间序列数据有了基本认识、了解了其特性（如趋势、季节性、周期性、随机性）以及平稳性的重要概念后，我们自然会寻求能够捕捉这些特性的数学模型来进行分析和预测。在众多时间序列预测模型中，ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型无疑是一个经典且具有里程碑意义的方法。本节将对ARIMA模型进行初步介绍，并阐述其在时间序列预测领域的核心地位。 1.4.1 ARIMA模型的基本构成 ARIMA模型是由George Box和Gwilym Jenkins在20世纪70年代系统提出的，因此有时也被称为Box-Jenkins模型。