（二）时间序列模型（temporalmodeling approa ches）

1 ﹒基本原理处理时间数据的最经典的模型是自回归线性模型、自回归滑动平均模型（autore gressive integrated moving average，ARIMA）或是这两种模型的综合。其中，ARIMA是目前最为广泛应用的时间序列统计模型，它是由20世纪70年代的美国统计学家Box和英国统计学家Jenkins提出的。该模型是将时间序列视为一组依赖于时间（t）的随机变量，这组随机变量所具有的自相关性表示了预测对象发展的延续性，而这种自相关性一旦被相应的数学模型描述出来，就可以从时间序列的过去值和现 ......