ARIMA 模型的优势与局限性：内生变量依赖与线性关系局限

ARIMA 模型主要依靠自身的内在变量来进行数据预测，很少借助其他外部变量。然而，该模型存在一些局限性。首先，它要求用于建模预测的时序数据是稳定的，或经过差分处理后是稳定的。其次，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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