auto.arima() не отличается в то время как он должен?

Question

Я использую auto.arima от forecast пакет для создания модели ARIMAX. Зависимая переменная и регрессоры нестационарны. Однако auto.arima() возвращает модель ARIMA(0,0,0).

Должен ли я беспокоиться об этом? Должен ли я заставить auto.arima() отличий в моем временном ряду, указав d=1?

Если я не помещаю никаких регрессоров в свою модель, это обнаруживает нестационарность, заканчивая ARIMA(0,1,1).

Я знаю, что проблема похожа на тему this, но мой набор данных больше (около 90 наблюдений), поэтому ответ не удовлетворяет.

Answer 1

auto.arima ничего не случилось. Обратите внимание, у вас есть аддитивная модель:

response = regression + time_series 

При включении регрессор/ковариации, нестационарность захватываются регрессор/ковариатом, поэтому компонент временных рядов прост. Для ваших данных вы получаете ARIMA(0,0,0), что является белым шумом.

Если у вас нет регрессоров/ковариатов, то нестационарность должна быть смоделирована временными рядами, поэтому необходимо различие. Для ваших данных вы получаете ARIMA(0,1,1).

Конечно, эти две модели не совпадают или даже эквивалентны. Если вам действительно нужен выбор модели, используйте значения AIC для обеих моделей. Но помните, все модели ошибочны; некоторые из них полезны. Пока модель не может быть отклонена с определенной статистической значимостью, она полезна для целей прогнозирования.