New In

Modellválasztás ARIMA és ARFIMA esetén

Kiemelt információk

  • Modellválasztás ARIMA és ARFIMA modellekhez

  • AIC, BIC és HQIC információs kritériumok

Szeretné megtalálni a legjobb ARIMA vagy ARFIMA modellt az adataihoz? Hasonlítsa össze a lehetséges modelleket az AIC, BIC és HQIC segítségével. Az új arimasoc és arfimasoc parancsok segítségével kiválaszthatja a legjobb számú autoregresszív és mozgóátlag-termet.

Az autoregresszív mozgóátlag-modelleket (ARMA) használó kutatóknak el kell dönteniük, hogy az autoregresszív és mozgóátlag-paraméterek megfelelő számú késleltetést vegyenek fel a modelljükbe. A késleltetések maximális számának kiválasztásakor gyakran a modell illeszkedését és a modell egyszerűségét egyensúlyba hozó információs kritériumok irányítják.

Az arimasoc és az arfimasoc az autoregresszív integrált mozgóátlag (ARIMA) vagy az autoregresszív frakcionálisan integrált mozgóátlag (ARFIMA) modellek gyűjteményének illesztésével és az egyes modellek információs kritériumainak kiszámításával segíti a modellválasztást. Az arimasoc és az arfimasoc kiszámítja az Akaike információs kritériumot (AIC), a Bayes-féle információs kritériumot (BIC) és a Hannan-Quinn információs kritériumot (HQIC). A kiválasztott modell az, amelyik az információs kritérium legalacsonyabb értékével rendelkezik.

Lássuk, hogyan működik

Szeretnénk egy ARMA-modellt illeszteni a kibocsátási résre. Az arimasoc segítségével 4 maximális autoregresszív késleltetéssel és 3 maximális mozgóátlag késleltetéssel illesztjük a modelljelölteket.

A kimeneti táblázat információt nyújt az egyes modellekről, beleértve a maximalizált log likelihoodot, a becsült paraméterek számát, valamint az AIC, BIC és HQIC értékeket.

A kimeneti táblázat alatt az egyes kritériumok alapján kiválasztott modell szerepel. A log-likelihood a legtöbb paraméterrel rendelkező modell, az ARMA(4,3) esetében maximalizálódik. Az AIC, a BIC és a HQIC mind az egyszerűbb ARMA(3,0) modellt választja a kimeneti réshez. A kiválasztott modellt most már illeszthetjük

. arima ogap, arima(3,0,0)
  (output omitted)

és folytassa a modell előrejelzések, előrejelzések stb. vizsgálatát.

ARFIMA modell illesztése ARIMA modell helyett? Ahelyett, hogy beírnánk

. arimasoc y, maxvar(4) maxma(3)

beírja

. arfimasoc y, maxvar(4) maxma(3)