Šta je ARIMA model i šta znače njegovi parametri (p, d, q)?

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) je model za analizu i predviđanje vremenskih serija koji kombinuje tri komponente:

• AR (p) — autoregresija: model koristi zavisnost trenutne vrednosti od prethodnih p vrednosti.
• I (d) — integracija: broj puta kada se originalni niz diferencira da bi se postigla stacionarnost (uklanjanje trenda).
• MA (q) — pokretni prosek: model uzima u obzir uticaj prethodnih q grešaka u predviđanju.

Parametri:

• p — red autoregresije (broj zakašnjenja u AR modelu).
• d — red diferenciranja (koliko puta se primenjuje operacija diferenciranja za stabilizaciju niza).
• q — red pokretnog proseka (broj zakašnjenja grešaka u MA modelu).

Primer: ARIMA(2,1,1) znači da je niz diferenciran jednom, a model uzima u obzir 2 prethodne vrednosti i 1 prethodnu grešku u predviđanju.

ARIMA se široko koristi za predviđanje vremenskih serija sa trendovima i sezonskim obrascima nakon odgovarajuće prethodne obrade.