11种经典时间序列预测方法：理论、Python实现与应用

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本文 约6600字 ，建议阅读 10分钟 本文将总结11种经典的时间序列预测方法，并提供它们在Python中的实现示例。 时间序列分析和预测在现代数据科学中扮演着关键角色，广泛应用于金融、经济、气象学和工程等领域。 这些方法包括： 自回归（AR） 移动平均（MA） 自回归移动平均（ARMA） 自回归积分移动平均（ARIMA） 季节性自回归积分移动平均（SARIMA） 具有外生回归量的季节性自回归积分移动平均（SARIMAX） 向量自回归（VAR） 向量自回归移动平均（VARMA） 具有外生回归量的向量自回归移动平均（VARMAX） 简单指数平滑（SES） Holt-Winters指数平滑（HWES） 本文利用Python的Statsmodels库实现这些方法。Statsmodels提供了强大而灵活的工具，用于统计建模和计量经济学分析。 1、自回归（AR）模型 自回归（AR）模型是时间序列分析中的基础模型之一。它假设序列中的 ………………………………