Загалом функціональні можливості цих моделей можна підсумувати так: ARMA: авторегресія + ковзне середнє. ARIMA: авторегресія + ковзне середнє + різниця трендів. SARIMA: авторегресія + ковзне середнє + різниця трендів + сезонна різниця.28 грудня 2022 р
ARIMA і SARIMA є алгоритмами для прогнозування. ARIMA враховує минулі значення (авторегресію, ковзне середнє) і прогнозує майбутні значення на основі цього. SARIMA так само використовує минулі значення, але також бере до уваги будь-які сезонні моделі.
Основна відмінність полягає в тому, що моделі ARIMA можуть обробляти нестаціонарні дані, тобто дані, середнє значення чи дисперсія яких змінюється з часом, шляхом застосування різниці. Моделі ARMA, з іншого боку, припускають, що дані стаціонарні, що означає, що вони мають постійне середнє значення та дисперсію з часом.
Моделі ARIMA, SARIMA і SARIMAX є потужними інструментами для аналізу часових рядів і прогнозування. ARIMA служить основою для моделювання несезонних даних, а SARIMA розширює свої можливості для обробки сезонних моделей. SARIMAX додатково підвищує точність прогнозування моделі шляхом включення екзогенних змінних.
Додатки. АРМА підходить коли система є функцією серії неспостережуваних шоків (МА або ковзної середньої частини), а також її власної поведінки. Наприклад, ціни на акції можуть бути шоковані фундаментальною інформацією, а також демонструвати технічні тенденції та ефекти повернення середнього значення через учасників ринку.
Моделі SARIMA є потужним інструментом у сфері прогнозування часових рядів. Вони можуть фіксувати складну сезонність, довгострокові тенденції та короткострокові коливання ваших даних. Розуміючи компоненти, позначення та найкращі практики моделювання SARIMA, ви можете робити точні прогнози в різних областях.