ARIMA模型全稱為差分自回歸移動(dòng)平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,簡(jiǎn)記ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的一著名時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，所以又稱為box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。

其中ARIMA（p，d，q）稱為差分自回歸移動(dòng)平均模型，AR是自回歸, p為自回歸項(xiàng); MA為移動(dòng)平均，q為移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)，d為時(shí)間序列成為平穩(wěn)時(shí)所做的差分次數(shù)。