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Autoregressive Model 自回归模型

简单的回归方法，用历史数据回归预测当前数据的模型。一般用于处理时间序列。

用自己预测自己

公式

$$X_t=c+\sum _{i=1}^p{\phi }_i{X}_{t-i}+{\epsilon }_t$$

• X 的当期值等于一个或数个前期值的线性组合+常数项+随机误差
• epsilon 是一个随机值，c 是常数项

优缺点

优点：所需数据不多 缺点：自相关系数是一个超参数；仅适用于和自身因素相关的经济现象