#r #arima
Вопрос:
Я пытаюсь запустить модель ARIMAX на биткойне в R и хочу найти лучшую модель, запустив функцию auto.arima() .
Моя база данных содержит данные об открытии, закрытии, максимуме, минимуме, объеме и рыночной капитализации. Зависимой переменной является цена закрытия, а все остальные используются в качестве экзогенных переменных.
В моем подходе я сначала преобразую всю базу данных в базу данных временных рядов, используя функцию ts(). После этого я выбираю Y и X для функции auto.arima() следующим образом:
fitarima <- auto.arima(y, xreg = x, trace=T)
Но R возвращает мне ошибку
in auto.arima(y, xreg = x, trace = T) : xreg is rank deficient.
Я использую неправильный подход?
Кто-нибудь может мне помочь? Спасибо
Комментарии:
1. Пожалуйста, ознакомьтесь с моим ответом на ваш второй вопрос о том, как подходить к прогнозированию ts с помощью регрессора… Я также предоставил несколько ссылок, где автор пакета прогнозов объясняет, как он работает. Также есть открытая книга от изобретателя пакета прогнозов, в которой очень хорошо объясняется, как следует выполнять прогнозирование ts: otexts.com/fpp2
2. Если вы тоже можете проголосовать за этот вопрос, я могу проголосовать за ваши ответы, thx