Модель ARIMA
ARIMA – модель Авторегресії Integrated Moving-Average, є одним з найпопулярніших методів, які використовуються в прогнозуванні TS, в основному завдяки автокореляції даних для створення високоякісних моделей.
При оцінці коефіцієнтів ARIMA основне припущення полягає в тому, що дані є стаціонарними. Це означає, що тренд і сезонність не можуть вплинути на дисперсію. Якість моделі може бути оцінена шляхом порівняння тимчасового графіка фактичних значень з прогнозними значеннями. Якщо обидві криві близькі, то можна припустити, що модель підходить до аналізованому випадку. Вона повинна розкривати будь-які тенденції та сезонність, якщо такі є.
Потім аналіз залишків повинен показати, чи підходить модель: випадкові залишки означають, що вона точна. Підгонка ARIMA з параметрами (0,1,1) дасть ті ж результати, що і експоненційне згладжування, а використання параметрів (0,2,2) дасть результати подвійного експоненційного згладжування.
Можна отримати доступ до налаштувань ARIMA в Excel:
Звід можливостей моделі ARIMA:
