statsmodels.tsa.forecasting.theta.ThetaModel.fit¶

ThetaModel.fit(use_mle=False, disp=False)[source]¶

估计模型参数。

Parameters:¶

use_mlebool, default False

使用MLE估计参数，通过拟合带有漂移的ARIMA(0,1,1)模型。如果为False（默认），则使用OLS估计常数和时间趋势的参数，并通过拟合SES模型到模型数据来估计参数。

dispbool, default True

显示拟合模型的迭代输出。

Returns:¶

ThetaModelResult

模型结果与预测

注释

当使用MLE时，参数是从ARIMA(0,1,1)估计的

\[X_t = X_{t-1} + b_0 + (\alpha-1)\epsilon_{t-1} + \epsilon_t\]

当使用两步估计法估计模型时，模型参数通过OLS回归进行估计

\[X_t = a_0 + b_0 (t-1) + \eta_t\]

和SES

\[\tilde{X}_{t+1} = \alpha X_{t} + (1-\alpha)\tilde{X}_{t}\]