python - 如何获得 ARIMA 模型上每个预测的置信区间

Question

我正在尝试使用 SARIMA 模型对时间序列进行“模糊”预测

我的训练集是prices_train，模型构建如下：

model_order = (0, 1, 1)
model_seasonal_order = (2, 1, 1, 24)
    
model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(
    prices_train, order=model_order, 
    seasonal_order=model_seasonal_order)
model_fit = model.fit(disp=0)

我知道我可以使用以下指令获得点预测：

pred = model_fit.forecast(3) 

但我不想要点预测，我想要每个预测值的置信区间，这样我就可以获得预测值的模糊时间序列

我看过诸如this one之类的教程，他们在其中应用了以下代码：

forecast, stderr, conf = model_fit.forecast(alpha=a)

但是，该库似乎自 2017 年以来已更新，因为那不起作用。我已经阅读了statsmodels手册，但没有找到太多帮助。

标签： pythonarima

Answer 1

您的拟合模型应该有一个返回预测的 get_prediction() 函数。然后就可以调用了prediction.conf_int(alpha=a)。