我有从1990年到2019年1月的月度数据，我需要对未来6个月进行预测，因此我使用过去十年的样本（由于工作需要，我使用过去十年的样本） 。问题在于，当我更改样本时，估计的ARIMA的顺序会发生变化，即，我发现从2009年到2018年的样本的ARIMA的最佳顺序是ARIMA（1,1,1）（我使用了auto.arima函数），但当我更改示例时2008年至2017年，最好的模型是ARIMA（1,1,2），依此类推，当我更改样本时，ARIMA的顺序也会改变。是否可以在每次需要进行预测时更改模型（我必须每月滚动样本就进行预测）还是必须选择ARIMA的修复顺序？
谢谢！