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求和自回歸移動平均模型（ARIMA）在非平穩(wěn)時序序列預(yù)測中有良好的效果，文章通
過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單平穩(wěn)處理，在一定程度上達(dá)到減小預(yù)測誤差，提高預(yù)測精度的目標(biāo)。
關(guān)鍵字: ARIMA 模型、時間序列、平穩(wěn)處理、模型識別
期貨交易帶有明顯的非平穩(wěn)性和隨機(jī)性, 因此使用單純的自回歸模型或者移動平均模
型都無法很好地對交易趨勢進(jìn)行擬合預(yù)測, ARIMA 模型就是將前面兩者相結(jié)合并加入對非平穩(wěn)數(shù)列的差分操作從而實現(xiàn)對非平穩(wěn)數(shù)列的較好的擬合及預(yù)測。文章在ARIMA 模型的基礎(chǔ)上對時序數(shù)列進(jìn)行局部平穩(wěn)化處理，既保證整體趨勢不變又實現(xiàn)了局部的平穩(wěn)，實驗表明該方法對于提高ARIMA 模型的預(yù)測準(zhǔn)確度具有明顯的效果。
過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單平穩(wěn)處理，在一定程度上達(dá)到減小預(yù)測誤差，提高預(yù)測精度的目標(biāo)。
關(guān)鍵字: ARIMA 模型、時間序列、平穩(wěn)處理、模型識別
期貨交易帶有明顯的非平穩(wěn)性和隨機(jī)性, 因此使用單純的自回歸模型或者移動平均模
型都無法很好地對交易趨勢進(jìn)行擬合預(yù)測, ARIMA 模型就是將前面兩者相結(jié)合并加入對非平穩(wěn)數(shù)列的差分操作從而實現(xiàn)對非平穩(wěn)數(shù)列的較好的擬合及預(yù)測。文章在ARIMA 模型的基礎(chǔ)上對時序數(shù)列進(jìn)行局部平穩(wěn)化處理，既保證整體趨勢不變又實現(xiàn)了局部的平穩(wěn)，實驗表明該方法對于提高ARIMA 模型的預(yù)測準(zhǔn)確度具有明顯的效果。
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