11种经典时间序列预测方法：理论、Python实现与应用

时间序列分析和预测在现代数据科学中扮演着关键角色，广泛应用于金融、经济、气象学和工程等领域。本文将总结11种经典的时间序列预测方法，并提供它们在Python中的实现示例。

这些方法包括：

1. 自回归（AR）
2. 移动平均（MA）
3. 自回归移动平均（ARMA）
4. 自回归积分移动平均（ARIMA）
5. 季节性自回归积分移动平均（SARIMA）
6. 具有外生回归量的季节性自回归积分移动平均（SARIMAX）
7. 向量自回归（VAR）
8. 向量自回归移动平均（VARMA）
9. 具有外生回归量的向量自回归移动平均（VARMAX）
10. 简单指数平滑（SES）
11. Holt-Winters指数平滑（HWES）

本文利用Python的Statsmodels库实现这些方法。Statsmodels提供了强大而灵活的工具，用于统计建模和计量经济学分析。

 

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