Из чтения сообщений на этом сайте я знаю, что есть функция R auto.arima
(в forecast
пакете ). Я также знаю, что IrishStat , участник этого сайта, создал коммерческий пакет autobox в начале 1980-х годов. Поскольку эти два пакета существуют сегодня и автоматически выбирают модели arima для заданных наборов данных, что они делают по-разному? Будут ли они производить разные модели для одного и того же набора данных?
time-series
arima
automatic-algorithms
Майкл Р. Черник
источник
источник
auto.arima
других пакетах могут быть и другие функции, но определенно есть однаforecast
, чье описание: «Возвращает лучшую модель ARIMA согласно к значению AIC, AICc или BIC. Функция выполняет поиск по возможной модели в пределах предоставленных ограничений заказа. "Ответы:
МАЙКЛ / уэйн
AUTOBOX определенно предоставит / определит другую модель, если будет выполнено одно или несколько из следующих условий
1) в данных есть импульсы
2) в данных имеется 1 или более сдвиг уровня / шага
3) если в данных есть сезонные импульсы
4) в данных есть 1 или более локальных трендов времени, которые не просто исправляются
5) если параметры модели меняются со временем
6) если дисперсия ошибок изменяется с течением времени и нет достаточного преобразования мощности.
Что касается конкретного примера, я бы предложил вам обоим выбрать / сделать временной ряд и опубликовать их оба в Интернете. Я буду использовать AUTOBOX для анализа данных в автоматическом режиме и выложу модели в список. Затем вы запускаете программу R, а затем каждый из вас проводит отдельный объективный анализ обоих результатов, указывая на сходства и различия. Отправьте мне эти две модели вместе со всеми доступными вспомогательными материалами, включая окончательные условия ошибки, для моих комментариев. Подведите итоги и представьте эти результаты в список, а затем попросите читателей списка ГОЛОСОВАТЬ, какая процедура им кажется наиболее подходящей.
источник
Они представляют два разных подхода к двум похожим, но разным проблемам. Я написал,
auto.arima
и @IrishStat является авторомAutobox
.auto.arima()
подходит для сезонных моделей ARIMA, включая условия дрейфа.Autobox
подходит для моделей передаточных функций, чтобы справляться со сдвигами и выбросами уровня. Модель ARIMA является частным случаем модели передаточной функции.Даже если вы отключите сдвиги уровней и обнаружение выбросов
Autobox
, вы получите другую модель ARIMA из-auto.arima()
за различных вариантов определения параметров ARIMA.В моем тестировании на данных M3 и M-конкуренция,
auto.arima()
дает более точные прогнозы, чемAutobox
для этих данных. Тем не менее,Autobox
будет лучше с данными, содержащими основные выбросы и сдвиги уровня.источник
РЕДАКТИРОВАТЬ: На ваш комментарий, я считаю, что если вы отключите многие из
autobox
вариантов, вы, вероятно, получите аналогичный ответauto.arima
. Но если вы этого не сделаете, и при наличии выбросов определенно будет существовать разница:auto.arima
они не заботятся о выбросах, аautobox
будут их обнаруживать и соответствующим образом обрабатывать, что даст лучшую модель. Могут быть и другие различия, и я уверен, что IrishStat может их описать.Я считаю, что
autobox
обнаруживает выбросы и другие вещи, помимо поиска лучших коэффициентов AR, I и MA. Если это правильно, потребуется больше анализа и пара других функций R, чтобы иметь аналогичные функциональные возможности. И IrishStats является ценным членом этого сообщества и довольно дружелюбным.Конечно, R бесплатен и может делать не так много, как ARIMA.
Еще один бесплатный выбор для ARIMA в экономическом стиле -
X13-ARIMA SEATS
Бюро переписей США с открытым исходным кодом. Существуют двоичные файлы для Windows и Linux, но они легко компилируются на моем Mac, учитывая, что я уже загрузил компилятор gntran gnu. Он является преемникомX12-ARIMA
и был выпущен в последние несколько дней, после нескольких лет разработки и тестирования. (Он обновляет X12, а также добавляет функции SEATS / TRAMO. X12 - официальный инструмент США, а SEATS / TRAMO - от Банка Испании и «европейский инструмент».)Мне действительно очень нравится X12 (и теперь X13). Если вы выложите достаточное количество диагностических сообщений, прочитаете их и узнаете, что они значат, это действительно хорошее образование в ARIMA и временных рядах. Я разработал свой собственный рабочий процесс, но есть пакет R
x12
для большей части работы внутри R (вам все еще нужно создать файл входной модели (".spc") для X12).Я говорю, что X12 хорош в "экономическом стиле" ARIMA, чтобы иметь в виду ежемесячные данные с данными за более чем 3 года. (Вам нужны данные за 5+ лет, чтобы использовать некоторые диагностические функции.) Он имеет функцию идентификации выбросов, может обрабатывать все виды характеристик выбросов и может обрабатывать праздники, плавающие праздники, эффекты торгового дня и множество экономических вещей. Это инструмент, который правительство США использует для создания сезонно скорректированных данных.
источник
autobox
вы получите тот же ответ. Но одна из точек использованияautobox
состоит в том, что он будет обнаруживать выбросы и обрабатывать их как таковые, поэтому возвращаемая модель будет другой, если есть выбросы.