目录 基本信息 该项目尝试使用简单的ARIMA模型对财务模型进行建模。 技术领域 使用以下项目创建项目： Python版本：3.8 设置 最佳实践是在虚拟环境中运行程序文件，因为它允许程序以其自己的独立依赖项运行。 要初始化虚拟环境，请使用以下命令： cd path_to_project/ python -m venv .venv 要激活环境： Mac / Linux： source my_env/bin/activate 视窗： .\venv\Scripts\activate 要验证您的虚拟环境已激活，您的命令行应如下所示。 (.venv) ~path_to_project\Stats-6A03> 然后，要安装所需的依赖项，请运行以下命令。 pip install -r requirements.txt 要取消激活，只需使用以下命令： deactivate

文章采用ARIMA模型对我国"十二五"期间的能源消费总量进行预测。首先运用PASW statistics18软件中的预测模块对我国1978-2010年能源消费总量进行时间序列分析。然后对我国"十二五"期间的能源消费总量进行预测,并根据预测的结果给出相关的建议。

用R语言做ARMA模型的代码 包括平稳性检验 自相关 模型阶数选择 预测等

欧盟碳金融市场作为全球最大、最成熟的碳排放市场,碳金融市场期货价格波动已经显现出一定规律。我国碳金融期货市场还处于筹划阶段,探究欧盟碳期货动态变化规律,对其价格进行预测,不仅可以丰富碳金融市场的相关理论,而且为我国碳期货市场的发展、防止碳价格过度波动、稳定碳价格提供借鉴。ARIMA模型已广泛应用于金融领域,能较好把握时间序列动态规律,运用ARIMA模型,选择2013年1月至2018年7月EUA期货结算价作为分析数据,对欧盟碳期货交易价格作为期3个月的预测。预测结果显示,在未来3个月碳期货价格依然会有较大幅度的波动。总结欧盟碳期货历史价格剧烈波动的原因,提出我国建设碳期货市场应从设置碳价波动区间、允许碳配额跨期存储、加大财政补贴力度3方面着手完善碳期货市场价格稳定机制。

Arima模型在SPSS中的操作，主要是Arima模型在SPSS中的具体过程及步骤很详细的

使用ARIMA模型在股价预测上的应用并且利用傅里叶级数对结果进行修正

【项目实战】基于Python实现时间序列分析建模(ARIMA模型)项目实战 内容包括： 资料说明：包括数据集+源代码+PDF文档说明+代码视频讲解。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)数据收集； 3)数预处理； 4)RBF神经网络半导体刻蚀机故障诊断模型的构建； 5)模型评估； 6)实际应用。

分解数据： 时间序列稳定化 测试方法： 测试序列稳定性： 看以看到整体的序列并没有到达稳定性要求，要将时间序列转为平稳序列，有如下几种方法：DeflationbyCPI Logarithmic（取对数）

沃尔玛产品部门销售的时间序列分析和预测 项目介绍 在该项目中，我们小组根据来自的Walmart五年单位销售数据，使用四种模型对一种Walmart产品（FOODS_3_352）进行了28天单位销售预测。 首先，我们进行了基本的数据清理和可视化，并探索了销售模式。 然后，我们应用了回归模型，ETS（误差，趋势，季节性）模型，季节性ARIMA（自回归，积分，移动平均值）模型和动态回归模型来进一步分解数据并进行预测。 最后，我们基于参数RMSE评估了预测的模型性能。 所有项目文件都包含在此仓库中 使用的工具/语言： Python(pandas, numpy) ， R(forecast, ggplot, dbplyr, urca, lubricate) ， Excel 请参阅我们的最终 文件描述 1. data calendar_factors.csv包含具有清洗和准备好的日历虚拟变量的目标销

概述 ： 在这个脚本中，它使用 MATLAB 中的 ARIMA 模型来预测股票价格。 使用现实生活数据，它将探索如何管理时间戳数据和调整 ARIMA 模型的参数（积分度、自回归阶数、移动平均阶数）。 在 ARIMA 模型之前，它需要进行探索性数据分析并将数据转换为平稳数据。 它还推荐了在进行拟合优度检查时要查看的重要指标。 它将预测股票价格并在蒙特卡罗模拟下运行它们。 [注：不提倡任何特定的策略、因素或方法] 强调 ： 1) 使用时间表对象处理从雅虎财经下载的数据2) 借助探索性数据分析将数据转化为静态数据3) ARIMA 建模4) 预测 产品重点： MATLAB 计量经济学工具箱