Какие значения p, d, q в ARIMA?

В arimaфункции в R, то , что делает order(1, 0, 12)среднее? Каковы ценности , которые могут быть назначены p, d, qи что этот процесс , чтобы найти эти значения?

1. Что означает ARIMA (1, 0, 12)?

   Специально для вашей модели ARIMA (1, 0, 12) означает, что вы описываете некоторую переменную ответа (Y), комбинируя авторегрессивную модель 1-го порядка и модель скользящего среднего 12-го порядка. Хороший способ думать об этом (AR, I, MA). Это заставляет вашу модель выглядеть следующим образом:

   Y = (Авторегрессивные параметры) + (Параметры скользящего среднего)

   0 в промежутке от 1 до 12 представляет часть модели «I» (интегративную часть) и обозначает модель, в которой вы берете разницу между данными переменной ответа - это можно сделать с нестационарными данными и не похоже, что вы имеете дело с этим, так что вы можете просто проигнорировать это.

   Ссылка, которую опубликовал DanTheMan, показывает хороший набор моделей, которые могут помочь вам понять ваши, сравнив их с этими.

2. Какие значения можно присвоить p, d, q?

   Много разных целых чисел. Существуют диагностические тесты, которые вы можете сделать, чтобы попытаться найти наилучшие значения p, d, q (см. Часть 3).

3. Как происходит поиск значений p, d, q?

   Есть несколько способов, и я не намерен быть исчерпывающим:

   • посмотрите на график автокорреляции данных (поможет, если модель скользящего среднего (MA) подходит)
   • посмотрите на график частичной автокорреляции данных (поможет, если модель AutoRegressive (AR) подходит)
   • посмотрите расширенную диаграмму автокорреляции данных (поможет, если необходима комбинация AR и MA)
   • попробуйте критерий информации Akaike (AIC) на наборе моделей и исследуйте модели с наименьшими значениями AIC
   • Попробуйте Байесовский информационный критерий Шварца (BIC) и исследуйте модели с самыми низкими значениями BIC

   Не зная, сколько еще вам нужно знать, я не могу идти дальше, но если у вас есть больше вопросов, не стесняйтесь спрашивать, и, возможно, я или кто-то другой, могу помочь.

* Редактировать : Все способы найти p, d, q, которые я перечислил здесь, можно найти в TS-пакете R, если вы знакомы с R.

order(p,d,q)означает, что у вас есть модель ARIMA (p, d, q): , где - оператор запаздывания, а также .$\phi(B)(1-B)^d X_t=\theta(B)Z_t$$B$ θ ( B ) = 1 + θ 1 B + ⋯ + θ q B $\phi(B)=1-\phi_1B-\dots-\phi_pB^p$$\theta(B)=1+\theta_1B+\dots+\theta_qB^q$

Лучший способ найти p, d, qзначения в R - это использовать auto.arimaфункцию из library(forecast). Например, auto.arima(x, ic = "aic"). Для получения дополнительной информации посмотрите вверх ?auto.arima.