No R (2.15.2), ajustei uma vez um ARIMA (3,1,3) em uma série temporal e uma vez um ARMA (3,3) em séries temporais que diferiam uma vez. Os parâmetros ajustados diferem, o que eu atribuí ao método de ajuste no ARIMA. Além disso, o ajuste de um ARIMA (3,0,3) nos mesmos dados que o ARMA (3,3) não...
Estou trabalhando em um pequeno projeto em que estamos tentando prever os preços de commodities (petróleo, alumínio, estanho, etc.) nos próximos 6 meses. Eu tenho 12 variáveis para prever e tenho dados de abril de 2008 a maio de 2013. Como devo fazer previsões? Eu fiz o seguinte: Dados...
Eu tenho tentado aprender e aplicar modelos ARIMA. Tenho lido um excelente texto sobre o ARIMA da Pankratz - Forecasting with Univariate Box - Jenkins Models: Concepts and Cases . No texto, o autor enfatiza especialmente o princípio da parcimônia na escolha dos modelos ARIMA. Comecei a jogar com...
Edição principal: Gostaria de agradecer muito a Dave e Nick por suas respostas. A boa notícia é que consegui fazer o loop funcionar (princípio emprestado da publicação do Prof. Hydnman na previsão de lotes). Para consolidar as consultas pendentes: a) Como aumento o número máximo de iterações para...
É melhor diferenciar uma série (supondo que seja necessária) antes de usar um Arima OU melhor para usar o parâmetro d no Arima? Fiquei surpreso com a diferença entre os valores ajustados, dependendo de qual rota é tomada com o mesmo modelo e dados. Ou estou fazendo algo
Dadas as duas séries temporais a seguir ( x , y ; veja abaixo), qual é o melhor método para modelar o relacionamento entre as tendências de longo prazo nesses dados? Ambas as séries temporais têm testes significativos de Durbin-Watson quando modelados em função do tempo e nem são estacionários...
Eu tenho uma série temporal que estou tentando modelar com o modelo de estatísticas ARIMA api do Python. Quando aplico o seguinte: from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA model = ARIMA(data['Sales difference'].dropna(), order=(2, 1, 2)) results_AR = model.fit(disp=-1) Estou tendo o erro a...
Recentemente, atualizei meus conhecimentos de previsão enquanto trabalhava em algumas previsões mensais no trabalho e lia o livro de Rob Hyndman, mas o único lugar em que estou lutando é quando usar um modelo de suavização exponencial versus um modelo ARIMA. Existe uma regra prática em que você...
Eu tenho uma série de zoológicos com muitos valores ausentes. Eu li que auto.arimapode imputar esses valores ausentes? Alguém pode me ensinar como fazer isso? Muito obrigado! Isto é o que eu tentei, mas sem sucesso: fit <-
Tenho uma dúvida / confusão sobre séries estacionárias necessárias para modelagem com o ARIMA (X). Estou pensando nisso mais em termos de inferência (efeito de uma intervenção), mas gostaria de saber se previsão versus inferência faz alguma diferença na resposta. Questão: Todos os recursos...
Tenho uma série temporal diária bastante previsível com sazonalidade semanal. Sou capaz de apresentar previsões que parecem bastante precisas (confirmadas pela validação cruzada) quando não há feriados. No entanto, quando há feriados, tenho os seguintes problemas: Na minha previsão, recebo...
Faz mais de 2 anos que trabalho em diferentes séries temporais. Li em muitos artigos que o ACF é usado para identificar a ordem do termo MA e o PACF para AR. Existe uma regra geral de que, para a MA, o atraso em que o ACF é desligado repentinamente é a ordem da MA e da mesma forma para o PACF e...
Eu tenho uma série temporal e gostaria de modelá-la como um processo ARFIMA (também conhecido como FARIMA). Se estiver integrado na ordem (fracionária) , eu gostaria de diferenciá-la fracionariamente para torná-la estacionária.ytyty_tytyty_tddd Pergunta : a fórmula a seguir está definindo a...
Eu gostaria de fazer uma análise de intervenção para quantificar os resultados de uma decisão política sobre as vendas de álcool ao longo do tempo. No entanto, sou bastante novo na análise de séries temporais, por isso tenho algumas perguntas para iniciantes. Um exame da literatura revela que...
Eu adaptei os modelos ARIMA às séries temporais originais, e o melhor modelo é o ARIMA (1,1,0). Agora eu quero simular a série desse modelo. Escrevi o modelo simples AR (1), mas não conseguia entender como ajustar a diferença no modelo ARI (1,1,0). O seguinte código R para a série AR (1) é: phi=...
Chris Chatfield, cujos livros e documentos de qualidade eu gostei de ler, em (1) dá os seguintes conselhos: Por exemplo, a escolha entre os modelos de séries temporais ARIMA com valores baixos e aproximadamente iguais da AIC provavelmente deve ser feita, não sobre o que acontece para fornecer a...
Eu tenho lido o capítulo 13 de Hamilton e ele tem a seguinte representação de espaço de estado para um ARMA (p, q). Seja Depois, o processo ARMA (p, q) é o seguinte: \ begin {alinhado} y_t - \ mu & = \ phi_1 (y_ {t-1} - \ mu) + \ phi_2 (y_ {t-2} - \ mu) + ... + \ phi_3 (y_ {t-3} - \ mu) \\...
Minha pergunta é sobre a diferença conceitual entre Holt-Winters e ARIMA. Pelo que entendi, Holt-Winters é um caso especial do ARIMA. Mas quando um algoritmo é preferido em relação ao outro? Talvez Holt-Winters seja incremental e, portanto, sirva como um algoritmo em linha (mais rápido)? Ansioso...
Tenho uma série temporal mensal com uma intervenção e gostaria de quantificar o efeito dessa intervenção no resultado. Sei que a série é bastante curta e o efeito ainda não está concluído. Os dados cds <- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L, 3716L, 3955L, 3362L, 2637L, 2524L, 2084L,...
A página da Wikipedia diz que Box-Jenkins é um método de ajustar um modelo ARIMA a uma série temporal. Agora, se eu quiser ajustar um modelo ARIMA a uma série temporal, vou abrir o SAS, chamar proc ARIMA, fornecer os parâmetros e o SAS fornecerá os coeficientes AR e MA. Agora, posso tentar...