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ARIMA模型是一种流行且广泛使用的时间序列预测统计方法。ARIMA是自回归移动平均模型的缩写。ARIMA模型基于过去的值（自回归）和过去的预测误差（移动平均）来预测未来的时间序列值。

ARIMA模型由三个参数(p, d, q)组成:

p:模型的自回归(AR)阶数，表示使用多少个过去的观测值来预测当前值。d:模型的差分(I)阶数，表示对时间序列进行多少次差分以使其平稳。q:模型的移动平均(MA)阶数，表示使用多少个过去的预测误差来预测当前值。

ARIMA模型可以扩展为ARIMAX模型，ARIMAX模型是ARIMA模型的扩展，它还包括外生变量。外生变量是影响时间序列但不被时间序列本身影响的变量。例如，如果我们试图预测一家公司的股票价格，外生变量可能包括公司的收益、利率和经济增长。

要使用Python构建ARIMAX模型，我们可以使用statsmodels库。statsmodels库是一个Python模块，它提供了用于估计许多不同统计模型的类和函数，包括ARIMA和ARIMAX模型。

在构建ARIMAX模型之前，我们需要首先加载数据并对其进行预处理。这包括将数据转换为时间序列对象，并根据需要对时间序列进行差分以使其平稳。石家庄人才网小编提示，一旦数据准备就绪，我们就可以使用statsmodels库中的ARIMA函数构建ARIMAX模型。ARIMA函数采用以下参数:endog:因变量，即我们试图预测的时间序列。exog:外生变量。order:(p, d, q)元组，指定ARIMA模型的阶数。

一旦我们创建了ARIMAX模型，我们就可以使用fit方法来拟合模型。fit方法将返回一个ARIMAResults对象，该对象包含模型的拟合结果。

我们可以使用ARIMAResults对象的summary方法查看模型的拟合结果。summary方法将打印模型参数的估计值、标准误差、t统计量和p值。石家庄人才网小编认为，我们还可以使用ARIMAResults对象的plot_diagnostics方法绘制模型的诊断图。诊断图可以帮助我们评估模型的拟合优度。

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