在多个ARIMA模型中选择最优模型,arima模型需要多少数据

在多个ARIMA模型中选择最优模型,arima模型需要多少数据

模型的选择即在AR、MA、ARMA、ARIMA中间如何选择。模型的定阶即指定上面过程中产生的超参数p、q和d(差分的阶数)。1)用ACF和PACF图判断使用哪种线性时间序列2、在模型的R 方向一个最小值收敛时就取得了最优权重3、在序列存在季节模型时，P 应取L(季节因素周期) 4、在迭代过程中，为了避免误差序列的发散性，调整系数k 必须等于或者

●＾● 在R语言中，可以使用auto.arima()函数进行自动ARIMA模型选择。该函数会根据AIC(或BIC)值来选择最优的ARIMA模型。auto.arima()函数返回一个forecast::Arima对象首先，分别根据每支股票开盘价、最高价、最低价和收盘价确定其收益率和风险率，并从中剔除劣质股票，在剩余的股票中进行投资组合的最优化分析，优化指标分为三种：给定收益水平最小化风

ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving AverageModel)。也记作ARIMA(p,d,q),是统计模型(statistic model)中在ARIMA模型中，c可以为0。另外，这个公式的基础是假设我们正在处理的时间序列是平稳的，这样我们可以直接应用AR和MA模型。如果时间序列是非平稳的，那么我们就需要考虑ARIMA模型中的I

●ω● 进而，研究者们提出使用柱搜索的解码方式扩大搜索空间，即同时保留多个分值最高的状态，直到搜索结束时选择最优的动作路径[22,19]。Huang和Sagae (2010)提出在柱搜索中加入动态规划，通从结果来看，模型拟合训练集的效果还是不错的；在测试集上，模型基本上预测了序列的趋势和波动。实际上，这样的数据集不适合用ARIMA 模型来拟合(序列的(线性)自相关性不强，受随机噪声

VAR 模型是AR 模型的多元推广，可以对有关联的多个变量的时间序列建模。ARIMA模型是这样的模型，其中时间序列至少差分一次以使其平稳，然后将AR和MA项组合在一起。因此，等式变为：因此，目的是识别p,d和q的值。如何在ARIMA模型中找到