如何获得 ARIMA 模型上每个预测的置信区间

Question

我正在尝试使用 SARIMA 模型对时间序列进行“模糊”预测

我的训练集是prices_train，模型搭建如下：

model_order = (0, 1, 1)
model_seasonal_order = (2, 1, 1, 24)
    
model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(
    prices_train, order=model_order, 
    seasonal_order=model_seasonal_order)
model_fit = model.fit(disp=0)

我知道我可以使用此指令获得积分预测：

pred = model_fit.forecast(3)

但我不想要点预测，我想要每个预测值的置信区间，这样我就可以得到预测值的模糊时间序列

我看过 this one 等教程，他们在其中应用了以下代码：

forecast, stderr, conf = model_fit.forecast(alpha=a)

但是，该库似乎自 2017 年以来已更新，因为那不起作用。我已经阅读了 statsmodels 手册，但没有找到太多帮助。

Answer 1

你的拟合模型应该有一个 get_prediction() 函数，returns 一个预测。然后你可以调用prediction.conf_int(alpha=a).

Answer 2

嗯，我找到了一个方法，我会 post 放在这里，以防 2035 年阅读这篇文章的人需要它：

被h预测的次数：

conf_ins = model_fit.get_forecast(h).summary_frame()

它returns一个具有h个预测的置信区间的数据帧，表示每个：

平均
均方误差
最低
最多

如何获得 ARIMA 模型上每个预测的置信区间

How to get the confidence interval of each prediction on an ARIMA model

python

arima