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- Quel modèle ARMA est le meilleur?
- Comment choisir P et Q pour Arma?
- Comment choisir l'ordre de mon modèle Arima?
- Comment évaluez-vous le modèle ARMA?
Quel modèle ARMA est le meilleur?
Pour sélectionner le meilleur modèle Arima, les données divisées en deux périodes, à savoir. Période d'estimation et période de validation. Le modèle pour lequel les valeurs des critères sont les plus petites sont considérées comme le meilleur modèle. Par conséquent, Arima (2, 1 et 2) se trouve comme le meilleur modèle pour prévoir la série de données SPL.
Comment choisir P et Q pour Arma?
Choisir le meilleur modèle Arma (P, Q)
Afin de déterminer quel ordre du modèle ARMA est approprié pour une série, nous devons utiliser l'AIC (ou BIC) sur un sous-ensemble de valeurs pour, puis appliquer le test Ljung-box pour déterminer si un bon ajustement a été atteint , pour des valeurs particulières de .
Comment choisir l'ordre de mon modèle Arima?
Règles pour identifier les modèles ARIMA. Modèles saisonniers généraux: Arima (0,1,1) x (0,1,1) etc. Identifier l'ordre de différenciation et la constante: règle 1: Si la série a des autocorrélations positives à un nombre élevé de décalages (disons, 10 ou plus), il a probablement besoin d'un ordre plus élevé de différenciation.
Comment évaluez-vous le modèle ARMA?
Les critères communs utilisés pour évaluer les modèles ARMA sont le critère d'information Akaike (AIC) et le critère d'information bayésien (BIC), également appelé le critère d'information de Schwarz (SIC). Pour plus d'informations sur ces critères de sélection de modèles et d'autres, voir Wikipedia: Sélection du modèle.
