Некоторые преимущества использования ARIMA и SARIMA для анализа временных рядов:

ARIMA позволяет моделировать данные, которые не являются стационарными. 1 Модель рассматривает тенденции, влияние прошлых продаж на текущие и влияние прошлых ошибок прогнозирования для уточнения будущих прогнозов. 2 Некоторые области применения ARIMA:

• Финансовое прогнозирование. 2 Модели ARIMA используются для прогнозирования цен акций, обменных курсов валют и других финансовых показателей. 2
• Прогнозирование спроса. 2 ARIMA применяется в различных отраслях, включая розничную торговлю, производство и логистику, для прогнозирования спроса на товары или услуги. 2
• Экономический анализ. 2 Модели ARIMA используются для анализа и прогнозирования экономических показателей, таких как рост ВВП, темпы инфляции и уровень безработицы. 2
• Управление дорожным движением и транспортировкой. 2 ARIMA может применяться для анализа и прогнозирования структуры дорожного движения, пассажиропотока в общественном транспорте и спроса на поездки. 2

SARIMA используется для моделирования сезонного поведения временных рядов. 1 Модель особенно полезна для данных, демонстрирующих повторяющиеся закономерности с фиксированными интервалами. 2 Некоторые преимущества SARIMA:

• Способность обрабатывать сезонность. 23 SARIMA может фиксировать влияние прошлых сезонных значений на будущие прогнозы, что приводит к более точным прогнозам. 2
• Гибкость. 3 SARIMA может обрабатывать несколько сезонных периодов, таких как годовой, квартальный, месячный, недельный, ежедневный и другие. 3
• Отсутствие необходимости в ручной десезонализации данных. 3 Сезонные компоненты встроены в саму модель, что упрощает рабочий процесс. 3
• Более точные прогнозы. 3 SARIMA, как правило, даёт более точные прогнозы по сравнению с ARIMA для сезонных данных, с меньшими ошибками. 3