ARIMA建模流程图

ARIMA建模流程图主要包括以下步骤：首先，对数据进行探索性分析，包括检查数据的平稳性、自相关性和偏自相关性。其次，根据分析结果选择合适的p、d和q参数，构建ARIMA模型。然后，使用历史数据对模型进行拟合，评估模型的拟合优度和残差。接下来，对模型进行诊断检验，如Ljung-Box检验、残差自相关检验等，以确保模型的可靠性。最后，根据模型进行预测和分析，为决策提供依据。在整个流程中，需要不断调整和优化模型参数，以提高预测的准确性。