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R の将来の値を予測するために、forecast パッケージの ets() および auto.arima() 関数を使用しています。これら 2 つの中で最適なモデルを選択するには、どの基準を使用する必要がありますか?

以下は、ets (data.ets) と auto.arima (data.ar) からの精度出力です。

> accuracy(data.ets)
   ME      RMSE       MAE       MPE      MAPE      MASE 
0.6995941 4.1325246 3.2634246 0.5402465 2.7777897 0.5573740 

> accuracy(data.ar)
    ME       RMSE        MAE        MPE       MAPE       MASE 
-0.8215465  4.3640818  3.1070931 -0.7404200  2.5783128  0.5306735

および各モデルの AIC は次のとおりです。

> ETSfit$aic
[1] 613.8103
> ARIMAfit$aic
[1] 422.5597

以下は、ets と auto.arima の両方の適合モデルです。

> ETSfit 
ETS(A,N,A) 

Call:
 ets(y = data.ts) 

Smoothing parameters:
alpha = 0.5449 
gamma = 1e-04 

Initial states:
l = 95.8994 
s=6.3817 -3.1792 6.8525 3.218 -3.4445 -1.2408
       -4.5852 0.4434 1.7133 0.8123 -1.28 -5.6914

sigma:  4.1325

 AIC     AICc      BIC 
613.8103 620.1740 647.3326

> ARIMAfit
Series: data.ts 
ARIMA(1,1,1)(0,1,1)[12]                    

Coefficients:
     ar1      ma1     sma1
  0.3808  -0.7757  -0.7276
s.e.  0.1679   0.1104   0.2675

sigma^2 estimated as 22.68:  log likelihood=-207.28
AIC=422.56   AICc=423.19   BIC=431.44

親切に助けてください。

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2 に答える 2

1

両方の単純な平均を使用することを検討することもできますが、この決定はサンプル外のパフォーマンスに基づいて行う必要があります。

今日、予測パッケージの作成者による記事を読みました。彼は予測コンテストで約 3,000 シリーズのモデルを実行し、ets() と auto.arima() の両方の単純平均をとったときに最良の結果が得られることを発見しました。

論文

リンクを掘り下げた後、その記事の著者が上記の質問に既に回答していることに気付きました!

于 2018-04-17T21:34:01.510 に答える