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ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的一著名时间序列预测方法,所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法.其中ARIMA（p,d,q）称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归,p为自回归项; MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数.
ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的一著名时间序列预测方法,所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法.其中ARIMA（p,d,q）称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归,p为自回归项; MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数.