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- Welches ARA -Modell ist das beste?
- Wie wähle ich P und Q für Arma aus?
- Wie wähle ich die Reihenfolge meines Arima -Modells aus??
- Wie bewerten Sie das Arma -Modell??
Welches ARA -Modell ist das beste?
So wählen Sie das beste ARIMA -Modell aus, das die Daten in zwei Perioden aufgeteilt haben, nämlich. Schätzungsdauer und Validierungszeitraum. Das Modell, für das die Werte der Kriterien kleinsten sind, wird als das beste Modell angesehen. Daher wird Arima (2, 1 und 2) als bestes Modell für die Vorhersage der SPL -Datenreihen gefunden.
Wie wähle ich P und Q für Arma aus?
Auswahl des besten ARMA (P, Q) -Modells
Um festzustellen, welche Reihenfolge des ARMA-Modells für eine Serie geeignet ist, müssen wir den AIC (oder BIC) über eine Teilmenge von Werten für die Ljung-Box-Test anwenden, um festzustellen, ob eine gute Passform erreicht wurde für bestimmte Werte von .
Wie wähle ich die Reihenfolge meines Arima -Modells aus??
Regeln zur Identifizierung von Arima -Modellen. Allgemeine saisonale Modelle: Arima (0,1,1) x (0,1,1) usw. Identifizierung der Reihenfolge der Differenzierung und der Konstante: Regel 1: Wenn die Serie positive Autokorrelationen auf eine hohe Anzahl von Verzögerungen (z. B. 10 oder mehr) aufweist, muss wahrscheinlich eine höhere Differenzierungsreihenfolge erforderlich sein.
Wie bewerten Sie das Arma -Modell??
Häufige Kriterien zur Bewertung von ARMA -Modellen sind das Akaike Information Criterion (AIC) und das Bayes'sche Informationskriterium (BIC), das auch als Schwarz Information Criterion (SIC) bezeichnet wird. Weitere Informationen zu diesen und anderen Modellauswahlkriterien finden Sie unter Wikipedia: Modellauswahl.
