自回归求和移动平均模型（autoregressive integrated moving average model），简称“ARIMA 模型”，指先借助普通差分实现时间序列平稳化，然后对该序列既往部分观测值及回代性预测所得部分残差，构建出的用于预测当前值的模型。
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