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目录

ARIMA模型简介

实战案例

加载数据

 数据预处理

差分并确定参数d

做出ACF、PACF图确定参数q和p

训练模型并预测

模型效果评估

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ARIMA模型简介

        ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种广泛使用的时间序列分析方法，它可以用于对未来的数据进行预测。

        ARIMA模型由自回归模型（AR模型）、差分整合模型（I模型）和移动平均模型（MA模型）组成，因此也被称为ARIMA(p,d,q)模型。其中，p表示自回归阶数，d表示差分阶数，q表示移动平均阶数。

具体来说，ARIMA模型可以通过以下步骤进行建模：

1. 数据预处理：对时间序列进行平稳性检验，如果不满足平稳性，则进行差分操作。

2. 模型选择：根据样本自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）选择合适的p、d、q值。

3. 参数估计：使用极大似然估计或最小二乘法对模型参数进行估计。

4. 模型检验：对模型的残差进行自相关性和正态性检验，如果不符合要求则需要重新选择模型或调整参数。

5. 模型预测：根据已有数据和已经估计好的参数进行未来数据的预测。

ARIMA模型在金融、经济、气象、交通等领域都有广泛应用，特别是在金融领域，ARIMA模型可以用于股票价格、汇率、利率等方面的预测。

ARIMA(p,d,q)阶数确定

模型	ACF	PACF
AR(p)	衰减趋于零(几何型或震荡型)	p阶后截尾
MA(q)	q阶后截尾	衰减趋于零(几何型或震荡型)
ARMA(p,q)	q阶后衰减趋于零(几何型或震荡型)	p阶后衰减趋于零(几何型或震荡型)

截尾：落在置信区间内（95%的点都符合该规则）

实战案例

本次案例使用的数据集是2016年到2023-5-8日茅台股票数据，旨在预测未来数十天的股票趋势。

加载数据

首先导入本次实验用到的第三方库和股票数据集

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
sns.set(font='SimHei')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #解决中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #解决符号无法显示# 股票数据的路径
stock_file = 'maotai_stock.csv'
# 导入数据集并将其转换为时间序列
df = pd.read_csv(stock_file, index_col='date', parse_dates=True)
df

 数据预处理

由于我们要分析预测的是收盘价，所以我们取出收盘价的数据并进行重采样，以周且指定周一为单位求平均值。然后指定2016-1月到2023-4月的数据作为训练数据。最后将训练数据进行可视化展示。

# 重点分析收盘价并预测，对原始数据进行重采样，以周且指定周一为单位求平均值
stock_week = df['close'].resample('W-MON').mean()
# 取出2016-1月到2023-4月的数据作为训练数据
stock_train = stock_week['2016-1':'2023-4']
# 做出折线图
stock_train.plot(figsize=(15,6))
plt.legend()
plt.title('Stock Close')
sns.despine()

差分并确定参数d

这里我们对数据进行拆分的目的是保证数据的平稳性，因为通过上图我们发现原始数据波动的幅度很大，需要进行拆分操作。这里我们对数据先进行一阶拆分和二阶拆分并可视化展示。

# 将时间序列进行差分并确定参数d
# 一阶差分
stock_diff_1 = stock_train.diff()
stock_diff_1.dropna(inplace=True)
# 二阶差分
stock_diff_2 = stock_diff_1.diff()
stock_diff_2.dropna(inplace=True)plt.figure(figsize=(12,6))
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(stock_diff_1)
plt.title('一阶差分')
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(stock_diff_2)
plt.title('二阶差分')
plt.show()

 通过上图我们发现，一阶差分就已经由稳定的趋势了，到了二阶波动的幅度反而更大，所以这里我们直接确定参数d为1。

除了上面的方法，我们还可以使用下面的代码确定参数d:

# 将时间序列进行差分，直到其成为平稳序列
ts = df['close']
d = 0
while not sm.tsa.stattools.adfuller(ts)[1] < 0.05:ts = ts.diff().dropna()d += 1
print('参数d为：',d)

 得出的结果也是1，跟上面的方法一样。

做出ACF、PACF图确定参数q和p

# 做出ACF图确定参数q
sm.graphics.tsa.plot_acf(stock_diff_1)
plt.title('ACF')
plt.show()

 

# 做出PACF图并确定参数p
sm.graphics.tsa.plot_pacf(stock_diff_1)
plt.title('PACF')
plt.show()

通过观察上面两个图，我们可以确定参数 p和q都为1是最佳的。

除了观察图形，我们也可以使用下面代码进行确定参数p/q:

# 根据AIC和BIC的值来确定参数
train_result = sm.tsa.arma_order_select_ic(stock_train,ic=['aic','bic'],trend='c',max_ar=4,max_ma=4)
print('AIC',train_result.aic_min_order)
print('BIC',train_result.bic_min_order)

 这里如果BIC和AIC的值不一样，你两个结果都试试，看看哪个参数组合训练的模型效果最好。这里AIC和BIC的结果都是(1,1)，说明p=q=1是最佳的参数结果。

训练模型并预测

 这里的order（p,d,q）,将前面确定数值填进去即可，freq是为了和前面重采样保持一致。

# 拟合ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(stock_train, order=(1, 1, 1),freq='W-MON')
result = model.fit()

预测的时候需要填写起始时间和终止时间，注意起始时间必须在训练数据中出现

# 使用该模型进行预测
forecast = result.predict(start='2022-01-10', end='2023-6-01')
forecast

 我们将预测的结果和真实值可视化出来：

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.xticks(rotation=45)
plt.plot(forecast,label='预测值')
plt.plot(stock_train,label='真实值')
plt.legend()
plt.show()

 可以发现模型拟合的还不错，基本上与原趋势保持一致。

模型效果评估

这里我们直接调用plot_diagnostics（）方法将模型的评估结果可视化展示

# 残差分析、正态分布、QQ图、相关系数
result.plot_diagnostics(figsize=(16,12))
plt.show()

上左是残差分析图，可以发现模型残差为零。

上右是直方图和正太分布图，可以发现模型是近似于正太分布的。

下左是QQ图，可以发现除了两端少数极点，大部分数据都可以用一条直线拟合。

下右是相关系数图。

最后我们也可以使用summary()函数来查看模型的效果指标。

result.summary()