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本文探讨了ARMA模型（自回归和滑动平均模型）在时间序列研究中的重要性和应用。长期追踪资料的研究过程中，ARMA模型被广泛用于消费行为模式变迁、销售量和市场规模的预测等方面。ARMA模型分为自回归模型
利用Python编写代码，使用LSTM模型对时间序列数据进行预测。通过调整模型超参数来优化模型性能，并对预测结果进行可视化与分析。
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这是一本介绍金融时间序列中有关算法的书。
ARMA时间序列模型matlab程序提供了AR模型、MA模型，平滑化后有检验，最后会给出该数据是否使用此模型的判断适合大数据
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