ARIMA不尋常的預測

Question

我想使用statsmodels實現ARIMA模型。對於我的預測，我獲得了非常不尋常的結果，並希望得到解決此問題的建議。

arima = tsa.ARIMA(train[endogenous], exog=train.drop(endogenous,axis=1), order=(2,2,0),freq='B') 
results = arima.fit() 
prediction = results.predict(start=1,end=len(x)-1,exog=x.drop(endogenous,axis=1)) 

我的實際數據集在

2012-01-05 659.010 
2012-01-06 650.020 
2012-01-09 622.940 
... 
2013-11-08 1016.03 
2013-11-11 1010.59 
2013-11-12 1011.78 
2013-11-13 1032.47 

預測給了我這個

2012-01-05 -10.551134 
2012-01-06 -8.937889 
2012-01-09 -27.941221 
... 
2013-11-08 14.739148 
2013-11-11 22.567270 
2013-11-12  1.844993 
2013-11-13 -42.794671 

這是不尋常的，怎麼連對我訓練中的實例，該預測是不是即使在同一看球。

Answer 1

您要求提供ARIMA（2,2,0）型號。所以，你的模型擬合將在兩次不同的數據上完成。我相信預測值是對兩次差異數據的預測，而不是原始數據。