ARMA时间序列模型在自助设备现金需求预测中的应用

银行自助设备现金需求量本身是不确定的，它受到地区环境、人口密度、季节周期等诸多复杂因素的共同影响，很难对各影响因子进行有效选择，并对各因子的影响权重进行量化分析。因此，传统的回归分析法和人工神经网络等人工智能方法，往往在这类预测问题上显得比较困难。但是无论有多少作用因子，以及它们是如何作用的，最终导致的现金需求量结果却总是依时间表现出一定的周期性和稳定性。白助设备在每个加钞周期内的现金需求量的集合是一个典型的时间序列。