#r #time-series #arima
#r #временные ряды #arima
Вопрос:
Я использую пакет прогнозов R и создал модель MA (1) с помощью функции ARIMA. Я построил сам временной ряд (переменная $ x ma_model), саму модель (переменная $ fitted ma_model) и остатки (переменная остатков ma_model). Как ни странно, временные ряды выглядят равными модели, хотя есть неотрицательные остатки. Вот код, который я использовал:
library(forecast)
ma_model<-Arima(ts(generationData$Price[1:200]), order=c(0,1,0))
plot(ma_model$fitted, main = "Fitted")
plot(ma_model$x, main = "X")
plot(ma_model$residuals, main = "Residuals")
Вот результат
В принципе, модель не может быть равна реальным временным рядам, особенно при наличии остатков. Кто-нибудь может мне это объяснить? Я был бы признателен за каждый комментарий.
Обновление: я попытался использовать order= c(0,0,20), поэтому у меня модель MA (20) или AR (20) (я не уверен, какие параметры обозначают MA и AR). Теперь подогнанная кривая и исходный временной ряд выглядят совершенно равными (но не совсем равными). Возможно ли это и обычно ли? Я был бы признателен за каждый дальнейший комментарий.
Есть какие-либо комментарии по этому вопросу?
Ответ №1:
Я не уверен в вашем выводе, но из кода кажется, что вы просто взяли разницу в модели, а не в MA.
Я думаю, что это должно быть order=c(0,0,1) вместо order=c(0,1,0) построения модели MA.
Комментарии:
1. Спасибо Кашьяпу Добарии за ваш ответ (я поддержал его). Теперь я использую order = c(0,0,1), и теперь остатки и подобранная кривая выглядят одинаково. Возможно ли это?
2. Привет, Кашьяп. Есть комментарии к моему последнему комментарию? Я был бы признателен за любой дальнейший ответ от вас.
3. Возможно ли для модели MA (1), чтобы остатки и подобранная кривая выглядели одинаково?
4. Насколько мне известно, если это так, что остатки и подобранная кривая выглядят одинаково, вам нужно применить дополнительные параметры при создании модели, например, добавить параметры в порядке = c (p, d, q), конечным результатом должен быть белый шум в случае остатков.
5. Кроме того, если оба графика показывают одинаковый результат, то ваша модель не улавливает достаточную дисперсию, для остатков она должна оставить только белый шум.