Dziś rano obudziłem się zastanawiając (może to wynikać z faktu, że ostatniej nocy nie spałem dużo): skoro walidacja krzyżowa wydaje się być kamieniem węgielnym właściwego prognozowania szeregów czasowych, jakie modele powinienem „normalnie” „weryfikacja krzyżowa względem?
Wymyśliłem kilka (łatwych), ale wkrótce zdałem sobie sprawę, że wszystkie były wyjątkowymi przypadkami modeli ARIMA. Zastanawiam się teraz i to jest właśnie pytanie, jakie modele prognostyczne obejmuje już podejście Box-Jenknins?
Ujmę to tak:
- Średnia = ARIMA (0,0,0) ze stałą
- Naiwny = ARIMA (0,1,0)
- Dryf = ARIMA (0,1,0) ze stałą
- Proste wygładzanie wykładnicze = ARIMA (0,1,1)
- Wygładzanie wykładnicze Holta = ARIMA (0,2,2)
- Damped Holt's = ARIMA (0,1,2)
- Dodatek Holt-Winters: SARIMA (0,1, m + 1) (0,1,0) m
Co jeszcze można dodać do poprzedniej listy? Czy istnieje sposób na wykonanie regresji ruchomej średniej lub najmniejszych kwadratów „sposobem ARIMA”? Jak tłumaczą inne proste modele (np. ARIMA (0,0,1), ARIMA (1,0,0), ARIMA (1,1,1), ARIMA (1,0,1) itd.)?
Pamiętaj, że przynajmniej na początek nie jestem zainteresowany tym, czego nie mogą zrobić modele ARIMA . W tej chwili chcę skupić się tylko na tym, co mogą zrobić.
Wiem, że zrozumienie tego, co robi każdy „element budulcowy” w modelu ARIMA, powinno odpowiedzieć na wszystkie powyższe pytania, ale z jakiegoś powodu mam trudności z rozgryzieniem tego. Dlatego poświęciłem się próbowaniu podejścia „inżynierii odwrotnej”.
źródło
Możesz dodać
Dryf: ARIMA (0,1,0) ze stałą.
Damped Holt's: ARIMA (0,1,2)
Dodatek Holt-Winters: SARIMA (0,1, ) (0,1,0) .mm + 1 m
Jednak sprzęt wykorzystuje tylko trzy parametry i ten (raczej dziwny) model ARIMA ma parametry . Istnieje więc wiele ograniczeń parametrów.m+1
Klasy modeli ETS (wygładzanie wykładnicze) i klasy ARIMA pokrywają się, ale żadna z nich nie jest zawarta w drugiej. Istnieje wiele nieliniowych modeli ETS, które nie mają odpowiednika ARIMA, oraz wiele modeli ARIMA, które nie mają odpowiednika ETS. Na przykład wszystkie modele ETS są niestacjonarne.
źródło
Innymi słowy, EWMA jest szczególnym modelem w klasie modeli ARIMA. W rzeczywistości istnieją różne typy modeli EWMA, które przypadkowo należą do klasy modeli ARIMA (0, d, q) - patrz Cogger (1974) :
Optymalność wygładzania wykładniczego ogólnego rzędu przez KO Cogger. Badania operacyjne. Vol. 22, nr 4 (lipiec - sierpień 1974), s. 858–867.
Streszczenie artykułu jest następujące:
źródło