§4 ARIMA理论 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving average,自回归单整动平均)模 型是简单的AR模型的一般化，使用三种工具来为扰动项的序列相关建模。 ①自回归AR上述的AR(1)模型只运用了一阶AR项，一般地，可以使用高 阶AR项。每一个AR项对应于在无条件残差预测方法中的滞后值。P阶的自回归 模型AR(p)有下面的形式： ur =Pu+p2ur-2 +.+Ppu-p +8r ②单整I每一单整阶数对应于对序列进行差分。一阶单整意味着对原 始序列进行一次差分，二阶单整对应于进行两次差分，依此类推。§4 ARIMA理论 ARIMA（Autoregressive Integrated Moving average, 自回归单整动平均）模 型是简单的AR模型的一般化，使用三种工具来为扰动项的序列相关建模。 ① 自回归AR 上述的AR(1)模型只运用了一阶AR项，一般地，可以使用高 阶AR项。每一个AR项对应于在无条件残差预测方法中的滞后值。P 阶的自回归 模型AR(p)有下面的形式： ut ut ut p ut p t   + +  +  + = 1 −1 2 −2  − ② 单整 I 每一单整阶数对应于对序列进行差分。一阶单整意味着对原 始序列进行一次差分，二阶单整对应于进行两次差分，依此类推