Auto.arima не показує замовлення - r, авторегресивні моделі

Я намагаюся вписати модель аріма за допомогою функції auto.arima в Р. Результат показує порядок (0,0,0), хоча дані нестаціонарні.

auto.arima (x, наближення = ІСТИНА)

ARIMA (0,0,0) з ненульовим середнім

Хтось може порадити, чому такі результати приходять? До речі, я виконую цю функцію лише в 10 точках даних.

Відповіді:

10 точок даних - це дуже низька кількістьспостереження для оцінки моделі ARIMA. Я сумніваюся, що ви можете зробити будь-яку розумну оцінку на основі цього. Більше того, оціночна модель може сильно залежати від тієї частини часового ряду, яку ви розглянули, і додавання лише дуже небагатьох спостережень може істотно змінити характеристики оціночної моделі. Наприклад:

Коли я беру часовий ряд із лише 10 спостереженнями, я також отримую модель ARIMA (0,0,0):

library(forecast)
vec1 <- ts(c(10.26063, 10.60462, 10.37365, 11.03608, 11.19136, 11.13591, 10.84063, 10.66458, 11.06324, 10.75535), frequency = 12)
fit1 <- auto.arima(vec1)
summary(fit1)

Однак якщо я використовую близько 30 спостережень, то оцінюється модель ARIMA (1,0,0):

vec2 <- ts(c(10.260626, 10.604616, 10.373652, 11.036079, 11.191359, 11.135914, 10.840628, 10.664575, 11.063239, 10.755350,
10.158032, 10.653669, 10.659231, 10.483478, 10.739133, 10.400146, 10.205993, 10.827950, 11.018257, 11.633930,
11.287756, 11.202727, 11.244572, 11.452180, 11.199706, 10.970823, 10.386131, 10.184201, 10.209338,  9.544736), frequency = 12)
fit1 <- auto.arima(vec2)
summary(fit1)

Якщо я використовую весь часовий ряд (413 спостережень), функція auto.arima оцінює "ARIMA (2,1,4) (0,0,1) [12] з дрейфом".

Таким чином, я думаю, що 10 спостережень дійсно недостатньо інформації для підгонки моделі.