arima模型期貨合約

① ARIMA模型的實質是什麼運算與什麼模型的結合

主成份分析是為了提前眾多指標中有典型代表性的幾個主要成分，其中主成分的一種計算得分方法是用回歸方法 ARIMA模型的基本思想是：將預測對象隨時間推移而形成的數據序列視為一個隨機序列，用一定的數學模型來近似描述這個序列。這個模型一旦被。

② ARMA和ARIMA的區別這兩個模型有什麼區別阿

ARIMA（p，d，q）模型是ARMA（p，q）模型的擴展 ARMA譜估計 線性系統可以用線性差分方程進行描述，這種差分模型就是自回歸----滑動平均模型（AutoRegression----Moving Average，ARMA ）。：任何一個有理式的功率譜密度都可以用一個ARMA隨機過程

③ （四）ARIMA模型方法

1.ARIMA模型的基本思想

將預測對象隨時間推移而形成的數據序列視為一個隨機序列，對其進行差分整合後用自回歸加移動平均來擬合，並據其對時間序列的過去值及未來值進行預測的數學方法，即ARIMA模型的基本思想。

ARIMA模型一般表示為ARIMA（p，d，q），其數學表達式為

φ_p（B）（1-B）^dy_t=θ_q（B）ε_t， （7-9）

式中：φ_p（B）=1-φ₁B-…-φ_pB^p，θ_q（B）=1-θ₁B-…-θ_qB_q；

AR是自回歸，p為自回歸項，MA為移動平均，q為移動平均項數，d為差分次數；y_t是時間序列，B是後移運算元，φ₁，…，φ_p為自回歸系數，θ₁，…，θ_q為移動回歸系數，｛ε_t｝ 是白雜訊序列。

2.ARIMA模型預測基本程序

（1）平穩性識別

以自相關函數和偏自相關函數圖等來判定數列是否為平穩型。

（2）對非平穩序列進行平穩化處理

存在增長或下降趨勢，需進行差分處理，直到處理後的數據的自相關函數值和偏相關函數值顯著地等於零。

（3）根據時間序列模型的識別規則建立相應模型

據序列的自相關和偏相關函數圖判定模型的類型及p與q的階數。

在自相關和偏相關函數圖上，函數在某一步之後為零，稱為截尾；不能在某一步之後為零，而是按指數衰減或正負相間遞減的形式，稱為拖尾。

由自相關函數和偏相關函數是截尾還是拖尾及其期次可進行模型判別，標准見表7-8。

表7-8 模型參數的ACF-PACF圖判別的標准

（4）假設檢驗，診斷殘差序列是否為白雜訊

用χ²檢驗檢測所估計模型的白雜訊殘差，其殘差應是一隨機序列，否則進行殘差分析，必要時需重新確定模型。

（5）預測分析

利用已通過檢驗的模型進行預測分析，得到x（t）在t+1期，即1期以後的預測值，記這個預測值為x（t+1），稱它為未來第1期的預測值。

④ ARIMA模型的介紹

全稱為自回歸積分滑動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,簡記ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)於70年代初提出一著名時間序列預測方法1，所以又稱為box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）稱為差分自回歸移動平均模型，AR是自回歸， p為自回歸項； MA為移動平均，q為移動平均項數，d為時間序列成為平穩時所做的差分次數。所謂ARIMA模型，是指將非平穩時間序列轉化為平穩時間序列，然後將因變數僅對它的滯後值以及隨機誤差項的現值和滯後值進行回歸所建立的模型。ARIMA模型根據原序列是否平穩以及回歸中所含部分的不同，包括移動平均過程（MA）、自回歸過程（AR）、自回歸移動平均過程（ARMA）以及ARIMA過程。

⑤ ARIMA模型中，d=3，p=1,q=2,如何進行參數估計

根據AIC准則和SIC選擇

⑥ 急求，在線等！求好心人開導--ARIMA模型定階問題，附圖

就你給出的這兩個模型後者更好一些，但是都沒有特別好，AR（1） MA（1）像這種淘汰都是試出來的，不是看出來的。