时序预测中的ARIMA模型参数调整方法分享(九) .pdfVIP

时序预测中的ARIMA模型参数调整方法分享

时序预测是一种常见的数据分析方法，它通过对时间序列数据的分析和建模，

来预测未来的趋势和变化。ARIMA模型是时序预测中常用的一种模型，它可以通过

调整参数来提高预测准确性。本文将分享一些ARIMA模型参数调整方法，希望对时

序预测的实践工作者有所帮助。

一、初步分析和观察数据

在使用ARIMA模型进行时序预测之前，首先需要对数据进行初步的分析和观

察。可以通过绘制时序图、自相关图和偏自相关图来观察数据的特点和规律。这些

图形可以帮助我们判断数据是否具有平稳性、季节性以及自相关性等特征，从而确

定ARIMA模型的阶数。

二、确定差分次数d

ARIMA模型中的差分次数d是用来消除数据的非平稳性。在确定差分次数d

时，可以通过观察时序图和ACF图来判断数据是否具有趋势性和季节性。如果数据

具有明显的趋势性和季节性，通常需要进行季节性差分和一阶差分，即d=1。如果

数据平稳，则可以不进行差分，即d=0。

三、确定自回归阶数p和移动平均阶数q

在确定自回归阶数p和移动平均阶数q时，可以通过观察偏自相关图和自相

关图来判断。偏自相关图可以帮助我们确定自回归阶数p，而自相关图可以帮助我

们确定移动平均阶数q。根据拐点的位置和截尾的情况来确定合适的p和q值。

四、模型诊断和参数调整

确定ARIMA模型的参数后，需要进行模型诊断和参数调整。可以使用Ljung-

Box检验对模型的残差进行检验，判断模型是否具有自相关性。如果残差序列存在

自相关性，则需要调整模型的参数。可以逐步增加p和q的值，重新拟合模型，直

到残差序列满足白噪声的条件为止。

五、模型评估和预测

最后，需要对调整后的模型进行评估和预测。可以使用AIC、BIC等信息准

则来评估模型的拟合优度，选择最优的模型。然后可以使用该模型进行未来的预测，

观察预测结果的准确性和稳定性。

总结

ARIMA模型是一种常用的时序预测模型，通过调整参数可以提高预测的准确

性。在实际应用中，需要对数据进行充分的分析和观察，确定合适的差分次数d、

自回归阶数p和移动平均阶数q。同时，需要进行模型诊断和参数调整，确保模型

的残差序列符合白噪声的条件。最后，进行模型评估和预测，选择最优的模型进行

未来的预测。

希望本文分享的ARIMA模型参数调整方法对时序预测的实践工作者有所帮助，

同时也欢迎大家分享更多的经验和方法，共同进步。