这类数据很多的，只要是时间序列就行，比如中国的月度cpi，大家都喜欢用的股市数据，到国家统计局或证券网站去下载，到处都是，arima预测有一个最大弱点在于：只能对样本外一期进行静态预测，预测精度一般能达到万分之几。对于预测期再长些，比如样本外10期等等，只能使用动态预测，即用预测数据去推预测数据，大体上出来只是一条趋势线。所以建议楼主不妨走其他技术路线，比如神经网络、支持向量机，等等，能较好地解决你的问题。

非常感谢，ARIMA模型好像只能做短期的预测。

arma做股票预测的效果不好，因为它的预测误差和实际变动相差不大。而且还有一点是很多平稳arma模型一期预测值往往比上期值低，也就是说，你用他预测股票走势，结果都是明天会跌，你预测干嘛？还有就是，一点涨了20个点，而预测误差却有15个点，这个预测有意义吗？预测不在于它的绝对值精度，关键是对它变动值精度预测，就是差分序列预测，但是大部分arma（p，1，q）的拟合优度都不高。VAR模型和VEC模型的预测精度要高些，因为他们使用纵向的信息。