介绍时间序列的arima模型的原理，以及在eviews中的实现方法

随着信息技术的飞速发展和信息的广泛应用，社交网络正变得越来越方便和快捷地用于信息发布和获取。 预测主题受欢迎程度对于在线推荐系统，营销服务和舆论控制非常重要。 在本文中，我们借助时间序列分析方法预测主题的受欢迎程度，验证了ARMA模型在主题受欢迎程度预测中的有效性。

ARMA模型短期预测的R语言实现，包括了模拟数据和实际数据的预测过程，如平稳非纯随机性检验，模型识别，模型定阶，短期预测

arma的matlab程序

用c++实现的ARMA(1,1)模型的建模，比较有实用价值

确定时间序列中的阶数的FPE或AIC准则的matlab代码。-Determine the order of time for the FPE or AIC criterion by matlab.

ARMA模型和ARIMA模型收集.pdf

ARMA模型建模指导汇编.pdf

matlab提取股票数据代码DSPLAB_项目 这是使用ARIMA模型预测股市价格的整体项目。 为了更好的可读性，下面列出了此存储库的内容： 1）MATLAB_Code文件夹：此文件夹包含用于2011年至2020年的ARIMA预测的完整工作MATLAB代码以及SENSEX数据集。 2）Python_Code文件夹：此文件夹包含一些有用的实用程序脚本，您可以使用或修改这些实用程序脚本以从不同的文件格式（如.txt）中提取所需的数据，并将其保存在.csv文件中。 它还可以提取csv文件中的特定数据列，并将其存储在另一个csv文件中。 3）Project Report：包含全面的Project报告和我们项目背后的理论，以便用户了解MATLAB代码工作背后的基本理论

arma模型matlab代码time_series_analysis 我在2020年S1和S2教授的统计课程“时间序列分析”的所有代码和软件包 我完全使用Python，R，Matlab / Octave，Julia和Stata（在C ++中用于R和Matlab的后端编程），除非某些语言缺少某些软件包。 我只是喜欢将所有代码收集到Jupyter内核中以进行更好的演示。 请注意 在Python中缺少HEGY测试。 我将自己开发它； 但是，由于教学负担特别重，我无法保证我会及时完成 代码涵盖 OLS的基本操作（估计，预测，测试...） AR，MA，ARMA和ARIMA 趋势分解和SARIMA 不同的平滑技术（指数，Holt-Winters等） VAR，ECM 用于时间序列分析的不同统计测试（ADF，Ljung-Box等）。 时间序列的贝叶斯净模型（隐马尔可夫模型等） 递归神经网络 使用傅立叶和拉普拉斯变换的信号处理技术 基本过滤方法（卡尔曼过滤器等） 更多将会出现在这里 参考资料包括许多机器学习论文和以下书籍 统计学习的要素（如果您对机器学习模型有疑问） Paulo SR Diniz的自适应