python statsmodels：arima模型预测功能的“params”参数

Question

statsmodels 中的 ARIMA (statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA)、AR (statsmodels.tsa.ar_model.AR) 和 ARMA (statsmodels.tsa.arima_model.ARMA) 都在 predict 方法中接收其模型的参数。例如，对于 AR 对象，我们有以下函数定义：

• AR(endog, dates=None, freq=None, missing='none')[source]
• fit([maxlag, method, ic, trend, ...])
• predict(params[, start, end, dynamic])

(Link to documentation here)

我实际上对predict 的参数选择感到非常困惑。 predict的第一个参数是AR的构造函数的参数；这些再次出现在predict 的参数中是没有意义的。它们也出现在ARIMA 和ARMA 的构造函数中。有人能回答为什么这个参数存在吗？

对于它的价值，我在时间序列分析方面没有太多背景，所以在重用参数时可能会暴露一些功能。否则，这个参数是一个麻烦。

Answer 1

我在问题跟踪器here 上回答了您的问题。您想对 fit 返回的结果对象调用 predict 。这是我们遵循的模式。

model = sm.tsa.ARMA(y, (2, 2))
results = model.fit()
results.predict()