Недавно я обновлял свои знания в области прогнозирования, работая над некоторыми ежемесячными прогнозами на работе и читая книгу Роба Хиндмана, но я борюсь за то, чтобы использовать модель экспоненциального сглаживания по сравнению с моделью ARIMA. Есть ли эмпирическое правило, где вы должны использовать одну методологию против другой?
Кроме того, поскольку вы не можете использовать AIC для сравнения двух, вам просто нужно идти по RMSE, MAE и т. Д.?
В настоящее время я просто строю несколько из них и сравниваю показатели ошибок, но я не был уверен, есть ли лучший подход.
forecasting
arima
exponential-smoothing
user1723699
источник
источник
Ответы:
Экспоненциальное сглаживание фактически является подмножеством модели ARIMA. Вы не хотите принимать модель, а создаете настроенную модель для данных. Процесс ARIMA позволяет вам сделать это, но вам нужно также рассмотреть другие вопросы. Вы должны также определить и скорректировать выбросы. Смотрите больше о работе Цая с выбросами здесь
источник