ARIMA结果分析

部分1：

Dep. Variable（需要预测的变量）、Model（模型及其参数）、Date、Time、Sample（样本数据）、No. Observations（观测数据的数量）

部分2：

Log Likelihood（对数似然函数）标识最适合采样数据的分布。虽然它很有用，但AIC和BIC会惩罚模型的复杂性，这有助于使我们的ARIMA模型变得简洁。

赤池的信息准则（AIC）有助于确定线性回归模型的强度。AIC 会惩罚添加参数的模型，因为添加更多参数将始终增加最大似然值。

贝叶斯信息准则（BIC）与 AIC 一样，BIC 也会惩罚模型的复杂性，但它也包含数据中的行数。

Hannan-Quinn信息标准（HQIC），与AIC和BIC一样是模型选择的另一个标准；但是它在实践中并不常用

部分3：

确保模型中的每个项在统计意义上是否显著。若p值大于0.05，则项不显著。

部分4：

Ljung-Box（modified Box-Pierce test）测试错误是白噪音

Ljung-Box (L1) (Q) 为Lag1的LBQ检验统计量，其Prob(Q)为 0.01，p值为0.94。由于p值高于0.05，因此我们不能拒绝零假设（误差是白噪音）

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参考文章：

如何互斥 ARIMA 结果 - 分析 Alpha (analyzingalpha.com)

标签：分析,Box,结果,模型,BIC,ARIMA,Ljung,AIC
来源： https://blog.csdn.net/what_how_why2020/article/details/123202861