Работал ли с SARIMA

Да, работал с SARIMA (Seasonal ARIMA). Это расширение ARIMA, учитывающее сезонность данных. Основные параметры:

• p, d, q — для несезонной части.
• P, D, Q, s — для сезонной (s — длина сезона).

Пример на Python с statsmodels:

from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
model = SARIMAX(data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))
results = model.fit()
forecast = results.forecast(steps=12)

Нюансы:

• Долгий подбор параметров (можно использовать auto_arima).
• Чувствителен к пропускам и выбросам.
• Требует стационарности (проверка через ADF-тест).
• Лучше работает с четкой сезонностью (например, месячные данные).