ARMA模型建模是分析稳态时间序列数据的常用时间序列分析方法。 以下是对 ARMA 模型进行建模的详细步骤：
1.顺序平稳性测试。
在建模之前，需要测试时间序列的平稳性。 平稳性是指时间序列的统计属性，例如均值、方差和自协方差，它们不会随时间变化。 常用的平稳性测试方法有三种：
时间序列图测试：观察时间序列的时间序列图，平稳时间序列中每个点的值围绕其均值来回波动，而非平稳时间序列的均值随时间变化。 这种方法是最直观的，但也比较粗糙。
自相关函数检验：利用样本的自相关函数进行判断。 如果它随时间迅速衰减，则认为它是一个静止序列;如果衰减非常缓慢，则将其视为非平稳序列。 这种方法主要基于个人学习习经验，有时不容易区分，存在一定的缺陷。
统计测试：使用统计信息进行测试，例如 ADF 单元根测试。 通过比较统计量的值和临界值，可以确定时间序列是否是平稳的。
其次，非平稳序列稳定。
如果数据序列是非平稳的，并且有一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理或技术处理，直到处理后数据的自相关函数值和偏相关函数值与零没有显著差异。 常用的平滑方法包括差分、移动平均、季节性调整等。
3、根据时序模型的识别规则，建立相应的模型。
如果将平稳序列的偏相关函数截断，而自相关函数被拖尾，则可以得出结论，该序列适用于AR模型如果平稳序列的偏相关函数被拖尾，并且自相关函数被截断，则可以得出结论，该序列适用于MA模型;如果稳态序列的偏相关函数和自相关函数是拖尾的，则该序列适用于ARMA模型。 通过计算自相关函数和偏相关函数的值，可以确定模型的阶数。
第四，进行参数估计，检验其是否具有统计学意义。
样本数据用于估计模型参数，常用的估计方法包括最小二乘估计和最大似然估计。 然后对这些参数进行统计测试，以确定它们是否具有统计显著性。 常用的检验方法有T检验、F检验等。
5.进行假设检验，诊断残差序列是否为白噪声。
对模型的残差序列进行假设检验，以确定它是否为白噪声。 如果残差序列为白噪声，则模型已从时间序列中充分提取了信息，并且该模型是合适的否则，您需要调整模型或添加新的解释变量。
第六，使用被测模型进行第一次分析。
使用经过测试的模型分析时间序列。 可以计算值、间隔等，并可以评估和比较结果。