ARMA模型建模流程涉及数据清洗、平稳性检验、白噪声检验、ACF与PACF图绘制、模型定阶及模型检验。
首先，通过清洗原始数据得到data_new，并利用ADF检验确定其平稳性，确保数据适合ARMA模型分析。
接着，LB检验用于验证数据非白噪声，为后续分析铺路。
ACF与PACF图描绘有助于识别ARMA模型参数，借助statsmodels库中的函数实现。
模型定阶采用AIC准则，循环遍历参数，选出AIC值最小的模型参数，即ARMA(p,q)。
模型检验基于计算真实值与预测值残差，使用LB检验确认残差序列白噪声性，以此评估模型性能。
分析结果显示，ADF检验p值小于0.05，序列平稳，LB检验p值为0.0054，非白噪声，ACF与PACF图显示拖尾特点及周期性，选择ARMA(4,4)模型。
预测结果：未来10个时间点预测值为一组数字序列。
模型检验显示残差序列平稳，LB检验p值为0.277，模型性能良好。
ARMA模型优点在于模型简洁，易于理解，但局限性在于仅适用于平稳时间序列分析，且主要针对短期预测。
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回答时间：2025-03-17 04:37
