使用ARIMA错误识别回归

时间:2013-11-01 16:28:06

标签: time-series

我已经阅读了几个来源,为了确定具有 ARIMA错误的回归模型的最佳 ARIMA 流程,应该首先估算代理{{1然后读取表单 ACF PACF 图以开发最佳模型(参见https://www.otexts.org/fpp/9/1)。

但是,仅仅从简单的 OLS 回归及其残差开始,而不是已经包含 ARIMA 组件的代理模型的残差,这不是更好的方法吗?

任何人都可以说一种方法相对于另一种方法有什么特别的优势吗?

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