ARIMA模型：优势与局限性分析
ARIMA模型在时间序列预测领域具有一定优势：相较于其他时间序列模型，其结构相对简单。该模型主要依靠自身内在变量进行预测，对外部变量依赖较少。
然而，ARIMA模型也存在一些局限性：它要求用于建模预测的时间序列数据是稳定的，或者经过差分处理后达到稳定状态。此外，ARIMA模型本质上只能捕捉线性关系，难以捕捉非线性关系。
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ARIMA模型在时间序列预测领域具有一定优势：相较于其他时间序列模型，其结构相对简单。该模型主要依靠自身内在变量进行预测，对外部变量依赖较少。
然而，ARIMA模型也存在一些局限性：它要求用于建模预测的时间序列数据是稳定的，或者经过差分处理后达到稳定状态。此外，ARIMA模型本质上只能捕捉线性关系，难以捕捉非线性关系。
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