ar模型是什么意思

AR模型是自回归模型，通过分析时间序列数据的过去值来预测未来值。这种模型假设当前值与过去几个时间点的值存在线性关系，公式为Xt = c + ΣφiXt-i + εt。金融领域常用AR(1)模型预测股价走势，气象部门使用AR(3)模型预报温度变化，零售商应用AR模型分析季节性销售数据。模型阶数p决定了使用多少个历史数据点进行预测，p值越大模型越复杂但可能过度拟合。

AR模型的核心是识别数据中的自相关性，找出变量自身在不同时间点的关联程度。工程领域用AR模型监测设备振动异常，电力公司预测负荷需求，交通部门分析车流量变化。模型参数估计方法包括最小二乘法和最大似然法，模型选择常用AIC准则。实际应用中，AR模型需要满足平稳性假设，非平稳数据需先进行差分处理。模型预测精度随预测期增加而下降，短期预测效果往往优于长期预测。