Question

我正在使用R中的auto.arima函数，但我相信它没有搜索足够宽的状态空间，我不想逐步设置为false，因为我没有相应的资源，但是有没有让算法搜索更宽的空间（即p，d和q的更多值）的方法？

当前追踪：

mod_TV_rev<-auto.arima(ts.data[,9],xreg=cbind.data.frame(xreg,fourier(ts.data[,9],K = K) )
                       ,approximation=F,parallel =T ,num.cores = 3,stepwise=T,trace=T,max.order = 12 ,stationary = T,seasonal=T)

ARIMA(2,0,2) with non-zero mean : Inf *
 ARIMA(0,0,0) with non-zero mean : 1517.568
 ARIMA(1,0,0) with non-zero mean : 1520.413
 ARIMA(0,0,1) with non-zero mean : Inf *
 ARIMA(0,0,0) with zero mean     : 1512.052
 ARIMA(1,0,0) with non-zero mean : 1520.413
 ARIMA(0,0,1) with non-zero mean : Inf *
 ARIMA(1,0,1) with non-zero mean : Inf *

 Best model: ARIMA(0,0,0) with non-zero mean

Answer 1

您还可以使用max.p，max.P等设置最大季节性和非季节性AR，MA和差异订单。 - 请参阅?auto.arima。

但是，除非您设置stepwise=F，否则auto.arima将贪婪地进行并在无法再改进时终止 - 并注意您的跟踪显示它无法接近默认的最大订单。（这些默认值很有意义。你非常很少考虑高于5的订单。）

替代方案是：

设置stepwise=FALSE，您没有
修改auto.arima代码，使其在终止
使用arima
思考很难关于你的问题 - 如果auto.arima不想超越第2阶段，它可能有充分的理由。您希望扩大搜索空间的理由是什么？

Answer 2

IEnumerator UpdatePath; {仅在max.order =时使用。但是，当stepwise = FALSE stepwise = TRUE，start.p，start.P和start.q允许您在逐步搜索中设置起始值时，您可以使用这些参数。您还可以指定start.Q和max.d。

使R中的auto.arima搜索更宽的模型空间

2 个答案: