2025年期货投资分析师高频考点：ARIMA模型
1. ARIMA(p, d, q) 的原理
求和自回归移动平均模型（ARIMA(p, d, q) ）由差分运算与ARMA 组合得到，模型形式为：
2. AR1MA模型实际上就是对若干次差分后的序列建立了ARMA模型，因此任何非平稳序列如果能通过若干次差分得到平稳序列，就可以对差分后的平稳序列拟合ARMA模型。
2.特别的， ARIMA（0, 1, 0) 模型为：
改模型又称为随机游模型（金融计量经济学领域应用广泛）。
试题巩固：
【单选题】 可逆的AR(p)过程的自相关函数(ACF)与可逆的MA(q)的偏自相关函数(PACF)均呈现（）。
A. 截尾
B. 拖尾
C. 厚尾
D. 薄尾
参考答案：B
参考解析：
根据ARMA模型的性质可知，MA(q)过程的自相关函数为q阶截尾函数，AR(p)过程的偏自相关函数为p阶截尾函数。由于平稳的AR(p)过程可以转化为一个MA(∞)过程，则AR(p)过程的自相关函数是拖尾的；一个可逆的MA(q)过程可转化为一个AR(∞)过程，因此其偏自相关函数是拖尾的。所以，可逆的AR(p)过程的ACF与可逆的MA(q)的PACF均呈现拖尾特征。
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