Tag Archives: arima

ARIMA-ETS-LightGBM集成及随机森林在信用卡AMT关联、汇率波动与贷款违约预测中的跨模型协同应用实践

By tecdat5月 9, 2025Python辅导, R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术arima, ETS, LightGBM, 信用卡, 汇率, 贷款违约, 随机森林, 集成

WeChat Tencent QQ email print 由YuChen Bian，ZhiXiang Wan

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Python生成对抗神经网络GAN预测股票及LSTMs、ARIMA对比分析ETF金融时间序列可视化

By tecdat12月 10, 2024Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术, 金融arima, ETF, GAN, LSTM, 生成对抗神经网络, 神经网络, 股票, 金融, 预测

本文聚焦于利用生成对抗网络（GANs）进行金融时间序列的概率预测。介绍了一种新颖的基于经济学驱动的生成器损失函数，使 GANs 更适用于分类任务并置于监督学习环境中，能给出价格回报的全条件概率分布，突破传统点估计方式，实现不确定性估计。

Python、R循环神经网络RNN、指数平滑ETS、ARIMA模型预测网络流量、ATM机取款、旅游需求时间序列数据

By tecdat12月 5, 2024Python辅导, R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术arima, ATM, ETS, RNN, 循环神经网络, 指数平滑, 旅游, 神经网络, 网络流量, 预测

在当今经济研究与商业决策领域，精准的时间序列预测具有极为关键的意义。

Python注意力机制Attention下CNN-LSTM-ARIMA混合模型预测中国银行股票价格|附数据代码

By tecdat11月 8, 2024Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术, 金融arima, Attention, CNN, LSTM, 中国银行, 注意力, 混合模型, 股票, 股票价格, 预测

股票市场在经济发展中占据重要地位。由于股票的高回报特性，股票市场吸引了越来越多机构和投资者的关注。

Python用CNN – LSTM、ARIMA、Prophet股票价格预测的研究与分析|附数据代码

By tecdat10月 12, 2024Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术, 金融arima, CNN, LSTM, Prophet, 股票, 股票价格, 预测

股票市场的波动起伏一直备受投资者关注，准确预测股票价格对于投资者制定合理的投资策略至关重要。

【视频讲解】线性时间序列原理及混合ARIMA-LSTM神经网络模型预测股票收盘价研究实例

By tecdat9月 14, 2024Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 特色视频, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术, 金融arima, LSTM, 收盘价, 时间序列, 神经网络, 股票, 预测

近年来人工神经网络被学者们应用十分广泛，预测领域随着神经网络的引入得到了很大的发展。

【视频讲解】Xgboost、ARIMA 和 Prophet对国际牛肉市场市场份额数据、比特币价格时间序列预测

By tecdat8月 5, 2024Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 特色视频, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术arima, Prophet, xgboost, 时间序列

本文将通过视频讲解，展示如何用Xgboost、ARIMA 和 Prophet对国际牛肉市场市场份额数据时间序列预测，并结合一个Python# ARIMA、XGBOOST、PROPHET和LSTM预测比特币价格实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。

Python时间序列模型分析太阳能光伏发电数据：灰色模型GM（1，1）、ARIMA、指数平滑法可视化分析

By tecdat7月 4, 2024Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术arima, GM（1，1）, 指数平滑法, 时间序列

在可再生能源领域中，太阳能光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，近年来得到了广泛关注与应用。

数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析

By tecdat11月 24, 2023eviews辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术arima, eviews, 中国, 指数, 指数曲线趋势模型, 时间序列, 进出口总额, 预测

众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。

python、R语言ARIMA-GARCH分析南方恒生中国企业ETF基金净值时间序列分析

By tecdat10月 31, 2023Python辅导, R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术, 金融arima, ETF, GARCH, 净值, 南方恒生, 基金, 时间序列

虽然中国股票市场日益完善,但还不完全是弱有效市场,因此中国股票市场存在比较明显的通过技术分析达到的套利机会。

【视频】ARIMA时间序列模型原理和R语言ARIMAX预测实现案例

By tecdat6月 13, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 特色视频, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, 时间序列, 预测

ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。

R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

By tecdat5月 19, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术arima, GM（1，1）, Logistic, 人口, 回归, 时间序列, 武汉, 流动人口, 灰色模型, 逻辑回归, 预测

人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。

R语言交互可视化分析房屋市场：arima、VAR时间序列、XGBoost、主成分分析、LASSO可视化报告

By tecdat5月 17, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术arima, LASSO, VaR, xgboost, 主成分分析, 房屋, 时间序列

在当前海量数据和资源的情况下，面对客户需求。

R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列

By tecdat4月 26, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术AQI, arima, 上海空气质量指数, 时间序列, 预测

指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。

Python电力负荷预测：ARIMA、LSTM神经网络时间序列分析

By tecdat4月 4, 2023Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 电气工程及自动化, 计算机科学与技术arima, LSTM, 时间序列, 电力, 电力负荷, 神经网络, 负荷

电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能，本文通过对数据的提取。

python基于评论情感分析和回归、arima销量预测的购物网站选品

By tecdat2月 27, 2023Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术arima, 回归, 情感分析, 评论, 评论情感分析, 购物网站, 选品, 销量预测

网络购物模式已成为越来越重要的产品销售模式，亚马逊网站早在1995年就开始邀请产品消费者发表在线评论，此举带来了良好的效果，目前几乎所有的网站都采用了同样的方式。

SAS与eviews用ARIMA模型对我国大豆产量时间序列预测、稳定性、白噪声检验可视化

By tecdat2月 2, 2023eviews辅导, sas辅导, 大数据部落, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 生态、气象学, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术arima, eviews, SAS, 可视化, 大豆产量, 时间序列, 白噪声, 白噪声检验, 稳定性, 预测

我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。

python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测

By tecdat1月 4, 2023Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术, 金融arima, GARCH, 回归, 国债, 收益率, 期货, 波动性, 随机森林, 预测

让个人购买人员了解美国国债期货的特性，以便于进行个人投资及管理。

SPSS时间序列ARIMA、指数平滑法、模型检验分析汽车销量数据

By tecdat12月 14, 2022SPSS辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术arima, SPSS, SPSS代做辅导, 指数平滑法, 汽车销量, 汽车销量数据

本文对汽车销量数据进行时间序列数据分析，我们向客户演示了用SPSS的ARIMA、指数平滑法可以提供的内容。

R语言用ARIMA模型滑动时间窗口识别网络流量时间序列异常值

By tecdat11月 28, 2022大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学与技术arima, 异常值, 时间序列, 滑动时间, 滑动时间窗口, 网络流量

最近我们被要求解决时间序列异常检验的问题。

R语言分析上海空气质量数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法

By tecdat11月 9, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, kmean, R语言, 层次聚类, 指数平滑法, 时间序列, 空气质量指数, 聚类

最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。

R语言多元线性回归、ARIMA分析美国不同候选人对经济GDP时间序列影响

By tecdat8月 10, 2022大数据部落, 技术支持, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术arima, GDP, R语言, 候选, 回归, 时间序列, 经济, 美国

近段时间，美国总统大选引起了世界各国的关注。

R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口

By tecdat7月 4, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术AFRIMA, arima, Logistic, 世界人口, 人口, 回归, 数据, 时间序列, 逻辑回归, 预测

本文应用R软件技术，通过在世界银行网站上查阅的世界人口历史数据，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测。

Python用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列预测

By tecdat6月 2, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, COVID, GRU, LSTM, RNN, 回归, 循环神经网络, 新冠, 时间序列, 疫情, 神经网络, 长期记忆, 门循环单元

该数据由Hopkins 大学根据世界各国提供的新病例数据提供。

R语言ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化

By tecdat3月 9, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 金融arima, ARMA, ARMA GARCH COPULA, ARMA-GARCH, ARMA-GARCH-VaR, copula, Copula GARCH, Copulas, GARCH, 可视化, 多元Copula GARCH 模型, 收益率, 时间序列, 模拟, 股票

最近我们被客户要求撰写关于股票收益率时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我们展示了 copula GARCH 方法拟合模拟数据和股票数据并进行可视化。

R语言模拟和预测ARIMA模型、随机游走模型RW时间序列趋势可视化

By tecdat1月 21, 2022大数据部落, 数理统计, 经济arima, RW, 时间序列, 模拟, 趋势, 随机游走, 预测

当一个序列遵循随机游走模型时，就说它是非平稳的。

R语言风险价值：ARIMA，GARCH模型，Delta-normal法滚动估计，预测VaR（Value at Risk）和回测分析花旗公司股票时间序列数据

By tecdat12月 1, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, Delta-normal, Delta-normal法, GARCH, Value at Risk, VaR, 回测, 时间序列, 滚动估计, 股票, 花旗, 风险价值

此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。   WeChat Tenc

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Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用

By tecdat11月 22, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, GARCH, python, 时间序列, 股市, 股票, 股票市场, 金融, 预测

这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用。

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列

By tecdat10月 26, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, GARCH, python, 收益率, 时间序列, 股票, 股票市场, 预测

在量化金融中，我们学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。

【视频讲解】R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析

By tecdat10月 20, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 特色视频, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, COVID, COVID-19, knn, 新冠, 新冠疫情, 时间序列, 疫情, 神经网络, 股票, 股票价格, 预测

本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。

R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列

By tecdat10月 8, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融arima, GARCH, 收益率, 时间序列, 波动率, 股票, 预测

在本文中，我们将尝试为苹果公司的日收益率寻找一个合适的 GARCH 模型。

R语言用AR，MA，ARIMA 模型进行时间序列预测

By tecdat8月 25, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习arima, 时间序列, 预测

本文讨论用ARIMA模型进行预测。考虑一些简单的平稳的AR（1）模拟时间序列

SARIMA，神经网络，RNN-LSTM，SARIMA和RNN组合方法预测COVID-19每日新增病例

By tecdat8月 17, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, COVID, LSTM, RNN, SARIMA, 神经网络, 组合方法

​ WeChat Tencent QQ email print 由Enzo Li撰写 开发一个预测模型，根据一

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R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析

By tecdat6月 23, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, 回归, 多元, 时间, 时间序列, 滚动预测, 预测

当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 “训练集”）和保留样本（或外样本，或 “测试集”）。

R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据

By tecdat5月 18, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, 失业率, 时间序列, 经济, 预测

在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。

R语言用ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据

By tecdat5月 17, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, 冰淇淋, 时间序列, 模型, 消费, 预测

标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。

R语言arima，向量自回归（VAR），周期自回归(PAR)模型分析温度时间序列

By tecdat4月 9, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, PAR, R语言, VaR, 向量自回归, 周期自回归, 时间序列, 温度

至少有两种非平稳时间序列：具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列（称为单整时间序列）。

【视频讲解】Python和R语言使用指数加权平均(EWMA)，ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列

By tecdat4月 1, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 特色视频, 计算机科学与技术arima, EWMA, python, R, 指数加权平均, 时间序列, 自回归移动平均模型, 预测

本文学习创建时间序列预测的步骤，关注Dickey-Fuller检验、指数加权平均(EWMA)和ARIMA（自回归移动平均）模型，从理论上学习这些概念以及它们在python和R中的实现。

Python用ARIMA和SARIMA模型预测销量时间序列数据

By tecdat3月 24, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, python, SARIMA, 时间序列, 预测

最近我们被客户要求撰写关于预测销量时间序列的研究报告。指数平滑模型是基于对数据趋势和季节性的描述，而ARIMA模型则是为了描述数据的自相关性。

Python | ARIMA时间序列预测模型

By tecdat3月 3, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, python, 时间序列, 预测

时间序列 被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天，每月或每年。

拓端tecdat荣获腾讯云+社区年度最佳作者奖

By tecdat2月 23, 2021大数据部落, 机器学习, 计算机科学与技术arima, tecdat, 拓端, 拓端数据, 社区, 腾讯, 腾讯云

回首不平凡的2020年，技术力量越来越受到重视，技术从业者的责任也越来越重大。

R语言ARIMA，SARIMA预测道路交通流量时间序列分析:季节性、周期性

By tecdat2月 23, 2021大数据部落, 数理统计arima, SARIMA, 周期性, 季节, 季节性, 时间序列, 道路交通流量, 预测

本文从实践角度讨论了季节性单位根。

ARIMA模型预测CO2浓度时间序列-python实现

By tecdat2月 22, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, CO2, python, 时间序列, 预测

时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。

【视频讲解】R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格

By tecdat12月 29, 2020大数据部落, 数理统计, 特色视频, 经济, 金融ARCH, arima, GARCH, R语言, 价格, 时间序列, 模型, 股票

时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值。时序分析有两种方法，即频域和时域。

R语言用ARIMA模型预测巧克力的兴趣趋势时间序列

By tecdat12月 28, 2020大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, R语言, 兴趣, 巧克力, 时间序列, 模型, 趋势, 预测

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang

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R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析

By tecdat12月 17, 2020大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, R语言, 时间序列, 集成模型, 预测

本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。

R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据

By tecdat11月 27, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, R语言, 多项式回归, 数据, 时间序列, 电力消耗, 电力负荷, 电力负荷预测

根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。

R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用

By tecdat11月 4, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, GARCH, R语言, 交易策略, 外汇, 市场, 时间序列, 模型, 预测

最近，我们继续对时间序列建模进行探索，研究时间序列模型的自回归和条件异方差族。我们想了解自回归移动平均值（ARIMA）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型。它们在量化金融文献中经常被引用。

Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测

By tecdat4月 23, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 软件工程arima, ARIMAX, SARIMA, SARIMAX, 时间序列, 预测

使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列。

python3用ARIMA模型进行时间序列预测

By tecdat4月 22, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 软件工程arima, python3, 时间序列, 模型, 预测

ARIMA模型是一种流行的且广泛使用的用于时间序列预测的统计方法。

使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略

By tecdat9月 25, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, GARCH, R语言, 交易策略, 指数, 策略, 股票

在本文中，我想向您展示如何应用S＆P500股票市场指数的交易策略。

R语言中ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据

By tecdat8月 16, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, ARMA, Box-Jenkins, R语言, SARIMA, 时间序列

在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。

R语言时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, R语言, 时间序列, 预测

本文是我们通过时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究示例。

matlab估计arma garch 条件均值和方差模型

By tecdat7月 31, 2019大数据部落, 数理统计, 经济arima, ARMA, ARMA-GARCH, GARCH, matlab, 方差, 方差模型, 时间序列, 条件均值

此示例显示如何使用估计复合条件均值和方差模型estimate。

使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析

By tecdat7月 27, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术arima, R语言, 指数平滑, 时间序列

最近我们被客户要求撰写关于时间序列的研究报告。分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。

R语言arma-garch-copula模型和金融时间序列案例

By tecdat7月 26, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, copula, GARCH, R语言, 金融, 金融时间序列

最近我们被要求撰写关于金融时间序列的arma-garch-copula的调查报告。

R语言使用ARIMA模型预测股票收益

By tecdat7月 23, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 金融arima, ARIMA模型, R语言, 时间序列, 股票, 股票收益, 预测

“预测非常困难，特别是关于未来”。-丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）

【视频讲解】机器学习助推快时尚精准销售时间序列预测

By tecdat7月 4, 2017可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 特色视频, 计算机科学与技术arima, 快时尚, 时间序列, 机器学习, 精准预测, 销量预测, 随机森林, 预测

对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题，单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，但是结合业务提高企业利润却很难。预测精确性是核心痛点。