时间序列分析：ARIMA 建模示例
1. 一般流程 对时间序列的分析和建模一般有一下几个步骤： 查看时间序列的图像： 1.1. 如果具有趋势，可能需要对序列进行差分； 1.2. 如果方差随时间变化，可能需要对序列进行转换，如 $\log$ 变换。先进行 $\log$ 变换再做差分的变换称为 Log-Return。 查看 ACF 图像，判断滑动平均的阶数。 查看 PACF 图像，判断自回归阶数。 选择若干组参数进行建模，可以使用如…
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1. 一般流程 对时间序列的分析和建模一般有一下几个步骤： 查看时间序列的图像： 1.1. 如果具有趋势，可能需要对序列进行差分； 1.2. 如果方差随时间变化，可能需要对序列进行转换，如 $\log$ 变换。先进行 $\log$ 变换再做差分的变换称为 Log-Return。 查看 ACF 图像，判断滑动平均的阶数。 查看 PACF 图像，判断自回归阶数。 选择若干组参数进行建模，可以使用如…
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