ARIMA异常预测

Question

我正在尝试使用statsmodel来实现ARIMA模型。对于我的预测，我得到了非常不寻常的结果，并希望得到解决这个问题的建议。

arima = tsa.ARIMA(train[endogenous], exog=train.drop(endogenous,axis=1), order=(2,2,0),freq='B')
results = arima.fit()
prediction = results.predict(start=1,end=len(x)-1,exog=x.drop(endogenous,axis=1))

我的实际数据集是这样的

2012-01-05    659.010
2012-01-06    650.020
2012-01-09    622.940
...
2013-11-08    1016.03
2013-11-11    1010.59
2013-11-12    1011.78
2013-11-13    1032.47

预测给了我这样的信息

2012-01-05   -10.551134
2012-01-06    -8.937889
2012-01-09   -27.941221
...
2013-11-08    14.739148
2013-11-11    22.567270
2013-11-12     1.844993
2013-11-13   -42.794671

不同寻常的是，即使是在我训练的例子上，预测结果甚至也不在同一范围内。

Answer 1

您要求的是ARIMA(2,2,0)模型。因此，您的模型拟合将在两次差异的数据上完成。我相信预测值是对两次差异数据的预测，而不是原始数据。