ARIMA-GARCH 模型是如何进行拟合和预测的？ - 知乎,Business Directories,Company Directories

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如何通俗易懂地解释｛ARIMA模型｝？ - 知乎
arima模型是很经典的自回归模型，这篇文章将全面的讲述arima的建模步骤。从定阶原理解释到实际数据代码编写模型来进行回归预测。岁月如云，匪我思存，写作不易，望路过的朋友们点赞收藏加关注哈，在此表示感谢！
ARIMA可能并没有想象中那么简单！ARIMA能够进行长期预测，它的预测原理是怎样的呢？ - 知乎
ARIMA模型全称为自回归差分移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）。ARIMA模型主要由三部分构成，分别为自回归模型（AR）、差分过程（I）和移动平均模型（MA）。 ARIMA模型的基本思想是利用数据本身的历史信息来预测未来。
arima模型与神经网络如何结合？ - 知乎
arima模型对线性预测准确性高，神经网络对非线性预测准确性高。可以让机器学习两种预测模型，当出现异常值时对预测进行自我改进吗？显示全部
ARIMA-GARCH 模型是如何进行拟合和预测的？ - 知乎
arima（自回归移动平均模型） - 拟合：arima用于处理时间序列数据中的趋势和季节性。它通过考虑序列自身的滞后和滞后误差来拟合数据。拟合过程通常涉及确定模型的阶数（自回归、差分和移动平均的阶数），然后使用最大似然估计或其他优化方法来估计模型
arma和arima时间序列模型有什么区别？ - 知乎
arima综合移动自回归，需要进行查分操作。arma包括ar和ma两个需要定阶的参数。arima则多了一个查分阶数需要进行确定。因此这两个模型存在差异。arma和arima都可以方便地在R和python语言下进行函数调用式的实现，是成熟的时间序列预报算法
请问为什么用ARIMA模型做预测结果为一条直线；用什么来衡量时间序列模型预测的好坏？用的R语言 - 知乎
ARIMA模型是线性预测模型，都是直线。如果需要预测时间序列等周期性、季节性数据，需要先就行数据分解，预测其中的趋势部分，再将季节部分加进去。我是这样做的，最近在做毕业论文，也在研究中，我用的Python。
如何用ACF图和PACF图对ARIMA模型定阶? - 知乎
看图的话 acf 和 pacf 都是一阶截尾，acf对应q的值，pacf对应p的值，理论上应该是 arima （1，1，1）。但是一般不会直接通过看图将阶数精确地确定出来，可以作为一个参考，在周围再多选几个组合run一下（比如此处分别另p=0，1，2；q=0，1，2共九个组合），再根据
木羽Cheney - 知乎
GPT在线大模型和开源大模型技术，B站视频：木羽Cheney 回答数 87，获得 5,504 次赞同