Question

我试图在R中使用auto.arima函数拟合arima模型。结果显示顺序（0,0,0），即使数据是非静态的。

auto.arima（X，近似= TRUE）

ARIMA（0,0,0）具有非零均值

有人可以建议为什么会有这样的结果吗？顺便说一下，我只在10个数据点上运行此功能。

Answer 1

10个数据点是用于估计ARIMA模型的非常少量的观测值。我怀疑你可以根据这个做出任何明智的估计。此外，估计的模型可能在很大程度上取决于您所查看的时间序列的一部分，并且仅添加非常少的观察值可以显着改变估计模型的特征。例如：

当我拍摄时间序列只有10个观察时，我也得到了ARIMA（0,0,0）模型：

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)

但是，如果我使用大约30个观测值，则估计ARIMA（1,0,0）模型：

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)

如果我使用整个时间序列（413个观测值），auto.arima函数估计“ARIMA（2,1,4）（0,0,1）[12]带漂移”。

因此，我认为10次观察确实不足以拟合模型。

Auto.arima未显示任何订单

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