R语言的ARIMA模型预测
R通过RODBC连接数据库 stats包中的st函数建立时间序列 funitRoot包中的unitrootTest函数检验单位根 forecast包中的函数进行预测 差分用timeSeries包中diff stats包中的acf和pacf处理自相关和偏自相关stats包中的arima函数模型 ...
原文：基于R语言的ARIMA模型
A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法，主要是指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。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程 MA 自回归过程 AR 自回归移动平均过程 ARMA 以及ARIMA过程。其中ARIMA p，d，q 称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项 ...
2017-02-09 01:22 1 29049 推荐指数：
相关推荐
R语言 arima函数
arima(stats)arima()所属R语言包：stats ARIMA Modelling of Time Series ...
R语言代写使用ARIMA模型预测股票收益
“预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）很多人都会看到这句名言。预测是这篇博文的主题。在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测库存的回报，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。 时间序列中的预测模型是什么？ 预测涉及使用其历史数据 ...
拓端tecdat|R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析
本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。第一个是通过auto.arima获得的，然后两个是SARIMA模型，最后一个是Buys-Ballot方法。 我们使用以下数据 k=620n=nrow(elec)futu=(k+1):ny=electricite$Load[1:k]plot(y ...
不知道怎么改的尴尬R语言的ARIMA模型预测
数据还有很多没弄好，程序还没弄完全好。 > read.xlsx("H:/ProjectPaper/论文/1.xlsx","Sheet1") > item<- read ...
拓端tecdat|R语言模拟和预测ARIMA模型、随机游走模型RW时间序列趋势可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25122 原文出处：拓端数据部落公众号 当一个序列遵循随机游走模型时，就说它是非平稳的。我们可以通过对时间序列进行一阶差分来对其进行平稳化，这将产生一个平稳序列，即零均值白噪声序列。例如，股票的股价遵循随机游走模型，收益序列（价格序列 ...
【R实践】时间序列分析之ARIMA模型预测___R篇
时间序列分析之ARIMA模型预测__R篇 之前一直用SAS做ARIMA模型预测，今天尝试用了一下R，发现灵活度更高，结果输出也更直观。现在记录一下如何用R分析ARIMA模型。 1. 处理数据 1.1. 导入forecast包 forecast包是一个封装 ...
拓端tecdat|R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用
原文链接：http://tecdat.cn/?p=17622 最近，我们继续对时间序列建模进行探索，研究时间序列模型的自回归和条件异方差族。我们想了解自回归移动平均值（ARIMA）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型。它们在量化金融文献中经常被引用。 接下来是我对这些模型的理解 ...