ARIMA

平稳性：均值和方差不发生变化

平稳性检验

差分法可以使数据具备平稳性

一阶差分

二阶差分

AR（自回归模型）

用变量自身的历史数据对自身进行预测

p是超参数

MA：关注自回归模型中的误差项的累加

q为超参数

ARMA

ARIMA:（p,d,q）

I表示差分

d为书时间序列成为平稳时所做的差分次数

原理：将非平稳时间序列转化为平稳时间序列然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型

自相关函数ACF

偏自相关函数PACF

截尾

如何确定p和q？

观察pacf，可以选择p

观察acf，可以选择q

遍历搜索，选择更简单准则，越低越好

AIC：赤池信息准则

BIC：贝叶斯信息准则