ARIMA国外研究现状

ARIMA模型是一种处理时间序列数据的广泛使用的统计方法，它可以用来预测未来的趋势。在过去几十年中，国外学者对ARIMA模型进行了大量研究，发表了大量文章。 例如，S.J. Koopmans在1936年发表的论文《Analysis of Economic Time Series》中提出了ARIMA模型，开启了ARIMA技术的先河。之后，G.E.P Box和G.M Jenkins在1970年代进一步定义了ARIMA概念，为应用该方法奠定了基础。此外，Ruey Tsay也发表了一系列关于ARIMA预测方法的文章（例如2001年《Analysis of Financial Time Series》、2005年《Analysis of Financial Time Series with R》、2013年《Forecasting Financial Time Series with R, Second Edition 》) ）。 此外，国外学者还对ARIMA技术进行不断优化和创新。例如Durbin-Watson test、Ljung-Box test、Granger Causality test 等都是专门为 ARIMA 技术优化而开发出来的工具或方法。