R中的Auto-ARIMA函数给出奇数结果

Question

我有一个3年的日级数据集， 我在R上运行auto.arima()进行简单的时间序列预测，它给了我一个(2,1,2)模型。 当我使用这个模型预测下一年的变量时，情节在几天后变得不变，这是不正确的

由于我每天有3年的数据，频率为364天，ARIMA无法处理大频率的日常数据吗？

任何帮助将不胜感激

Answer 1

这听起来像是在试图预测未来太远。 明天的预测准确无误，但第二天和之后的预测不会受到过去数据的太大影响，因此当他们试图预测未来太远时，它们会因此而稳定下来。 。 “太远未来”可能意味着两个或更多时间点。

假设您有数据直到时间点T + 100，您用它来估算您的ARIMA（2,1,2）模型。您可以通过假装只有数据直到T点来“预测”时间T + 1的值，并使用您的ARIMA（2,1,2）模型来预测T + 1。然后在数据中向前移动一个句点，并假装您只有数据，直到时间T + 1并“预测”T + 2。这样，您可以评估ARIMA（2,1,2）模型的预测精度，例如通过计算“预测”的均方误差（MSE）。