Ce este un model ARIMA și ce înseamnă parametrii săi (p, d, q)?

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) este un model pentru analiza și prognoza seriilor temporale, care combină trei componente:

• AR (p) — autoregresie: modelul utilizează dependența valorii curente de cele p valori anterioare.
• I (d) — integrare: numărul de ori în care seria originală este diferențiată pentru a atinge staționaritatea (eliminarea trendului).
• MA (q) — media mobilă: modelul ia în considerare influența erorilor anterioare q.

Parametri:

• p — ordinul autoregresiei (numărul de întârzieri în modelul AR).
• d — ordinul diferențierii (de câte ori se aplică operația de diferențiere pentru a stabiliza seria).
• q — ordinul mediei mobile (numărul de întârzieri ale erorilor în modelul MA).

Exemplu: ARIMA(2,1,1) înseamnă că seria a fost diferențiată o dată, iar modelul ia în considerare 2 valori anterioare și 1 eroare anterioară de prognoză.

ARIMA este utilizat pe scară largă pentru prognoza seriilor temporale cu tendințe și sezonalitate după preprocesarea corespunzătoare.