第三章：ARIMA模型核心组件详解

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第三章：ARIMA模型核心组件详解第三章：ARIMA模型核心组件详解 ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是时间序列分析中一个非常经典且功能强大的预测工具。它之所以能够捕捉多种时间序列的特征，得益于其由三个核心组件巧妙组合而成：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。本章将深入剖析这三个基本构建块，以及它们如何结合形成完整的ARIMA模型，并进一步介绍处理季节性数据的SARIMA模型。 3.1 自回归（AR）模型：AR(p) 自回归（Autoregressive, AR）模型的基本思想是，当前时间点上的观测值与过去一个或多个时间点上的观测值之间存在线性关系。简而言之，未来的值是过去值的函数。