python基于ARIMA时间序列的销量预测模型全部数据.zipARIMA模型提供了基于时间序列理论，对数据进行平稳化处理（AR和MA过程）、模型定阶（自动差分过程）、参数估计，建立模型，并对模型进行检验。 在Python中statsmodel提供了全套的解决方案，包括窗口选择、自动定阶和平稳性检测等等算法。 预测策略 每月分上中下旬三个点预测，每月预测三次当月销量。这么做的好处是，月上旬和中旬的实际销量可以作为先验知识，提高模型预测的准确率。 依赖包 pip install -r requirements.txt 程序执行 python sales.py python基于ARIMA时间序列的销量预测模型全部数据.zipARIMA模型提供了基于时间序列理论，对数据进行平稳化处理（AR和MA过程）、模型定阶（自动差分过程）、参数估计，建立模型，并对模型进行检验。 在Python中statsmodel提供了全套的解决方案，包括窗口选择、自动定阶和平稳性检测等等算法。 预测策略 每月分上中下旬三个点预测，每月预测三次当月销量。这么做的好处是，月上旬和中旬的实际销量可以作为先验知识

arima模型

（1）自回归（AR） （2）移动平均线 （3）自回归移动平均线 （4）自回归综合移动平均线（ARIMA） （5）季节性自回归综合移动平均线 (SARIMA) （6）具有外生回归量的季节性自回归综合移动平均线 (SARIMAX) （7）带有 ARIMA 误差的回归模型 （8）向量自回归（VAR） （9）GARCH 模型 （10）Glostan、Jagannathan 和 Runkle GARCH 模型

arima使用matlab实现.减价处理，有需要的下。

ARIMA模型-matlab代码,可以根据自己的实际情况进行参数调节，实现所需要的效果。

基于GNN和ARIMA的时间序列预测（Python完整源码和数据包） 一个基于GNN和ARIMA的时间序列预测，包括数据预处理和预测方法。 基于GNN和ARIMA的时间序列预测（Python完整源码和数据包） 一个基于GNN和ARIMA的时间序列预测，包括数据预处理和预测方法。

非扫描版，清晰可读，时间序列专业书籍，纯英文版，不是中文文档哈。

主要是作ARIMA-GARCH，ARIMA-TGARCH模型，但是后面GARCH模型图像拟合那里会有点问题。

论文《基于小波分析的ARIMA模型的股价预测——以中信银行的收盘价为例》中滑动ARIMA模型代码与结果

时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现（含多个实例）