在电脑上操作ARMA模型，可以遵循以下步骤：

数据准备与预处理

确保你有一个时间序列数据集。

使用数据处理软件（如Excel、Python等）进行数据清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值等。

平稳性检验

由于ARMA模型要求时间序列必须是平稳的，因此需要对原始数据进行平稳性检验。常用的检验方法包括ADF检验和KPSS检验。

如果数据未通过平稳性检验，可以进行差分处理，直到数据变得平稳。差分的阶数将决定ARIMA模型中的i值。

确定模型阶数

确定ARMA模型的阶数（p, q）通常需要分析自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。

可以使用软件（如Eviews、Python的statsmodels库等）来辅助确定阶数。

模型构建

在确定阶数后，可以使用相应的软件（如Eviews、Python的statsmodels库等）来构建ARMA模型。

输入数据并选择合适的模型参数，然后进行模型估计。

模型评价

对构建好的模型进行评价，检查其拟合效果和残差分析。

可以使用信息准则（如AIC、BIC）来评估模型的性能。

模型应用

一旦模型通过评价，就可以用于预测未来数据或分析时间序列的动态特性。

```python

import pandas as pd

import numpy as np

import seaborn as sns

from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

加载数据

data = pd.read_csv（'your_data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date'）

数据预处理

...

平稳性检验

y_h_adf = adftest（data）

y_h_kpss = kpsstest（data）

print（f'ADF test result: {y_h_adf}'）

print（f'KPSS test result: {y_h_kpss}'）

如果数据不平稳，进行差分

data_diff = data.diff（）.dropna（）

y_h_adf_diff = adftest（data_diff）

y_h_kpss_diff = kpsstest（data_diff）

print（f'First difference ADF test result: {y_h_adf_diff}'）

print（f'First difference KPSS test result: {y_h_kpss_diff}'）

确定模型阶数

plot_acf（data_diff）

plot_pacf（data_diff）

根据ACF和PACF图确定p和q的值

构建ARMA模型

model = ARMA（data, order=（p, q）） p和q为通过ACF和PACF图确定的阶数

results = model.fit（）

模型评价

print（results.summary（））

预测未来数据

forecast = results.forecast（steps=10）

print（forecast）

```

请根据你的具体需求和数据情况，调整上述步骤和代码。