「ARIMAの指定」ウィンドウが開き、あてはめたいARIMAモデルを指定できます。ARIMAモデルは、過去の値や誤差（ランダムショックまたはイノベーションともいう）を線形結合させて将来値を予測するモデルです。ARIMAモデルのパラメータは、最尤法によって推定されます。第 “ARIMAモデル”を参照してください。
メモ: ARIMAモデルは、一般にARIMA（p,d,q）と書き表されます。p、d、qのうち、ゼロのものがある場合、その文字は省略されます。たとえば、pとdがゼロの場合、モデルは移動平均モデル（Moving Average model）となり、MA(q)と記されます。
図16.6 「ARIMAの指定」ウィンドウ
p,自己回帰次数
d,差分の次数
差分演算子の次数（d）。
q,移動平均次数
モデルに切片項μを含むかどうかを指定します。
ヒント: 反復計算でなかなか真の最適値が見つからない場合や、時間がかかり過ぎている場合は、このオプションをオフにしてください。「モデルの要約」表を見ると、推定されたモデルの定常性や反転可能性がわかります。