Pagi ini saya terbangun dengan bertanya-tanya (ini mungkin disebabkan oleh kenyataan bahwa tadi malam saya tidak banyak tidur): karena validasi silang tampaknya menjadi landasan peramalan seri waktu yang tepat, model apa yang harus saya "normalkan" "validasi silang terhadap?
Saya datang dengan beberapa (mudah), tetapi saya segera menyadari bahwa mereka semua adalah kasus khusus model ARIMA. Jadi saya sekarang bertanya-tanya, dan ini adalah pertanyaan sebenarnya, model peramalan apa yang sudah dimasukkan oleh pendekatan Box-Jenknins?
Biarkan saya begini:
- Berarti = ARIMA (0,0,0) dengan konstan
- Naif = ARIMA (0,1,0)
- Drift = ARIMA (0,1,0) dengan konstanta
- Simple Exponential Smoothing = ARIMA (0,1,1)
- Holt's Exponential Smoothing = ARIMA (0,2,2)
- Damped Holt's = ARIMA (0,1,2)
- Aditif Holt-Winters: SARIMA (0,1, m + 1) (0,1,0) m
Apa lagi yang bisa ditambahkan ke daftar sebelumnya? Apakah ada cara untuk melakukan regresi rata-rata bergerak atau kuadrat terkecil "jalan ARIMA"? Juga bagaimana model sederhana lainnya (mis. ARIMA (0,0,1), ARIMA (1,0,0), ARIMA (1,1,1), ARIMA (1,0,1), dll.) Diterjemahkan?
Harap dicatat bahwa, setidaknya sebagai permulaan, saya tidak tertarik dengan apa yang model ARIMA tidak dapat lakukan. Saat ini saya hanya ingin fokus pada apa yang bisa mereka lakukan.
Saya tahu bahwa memahami apa yang masing-masing "blok bangunan" dalam model ARIMA lakukan harus menjawab semua pertanyaan di atas, tetapi untuk beberapa alasan saya mengalami kesulitan mencari tahu itu. Jadi saya memutuskan untuk mencoba pendekatan "rekayasa terbalik".
sumber
Anda dapat menambahkan
Drift: ARIMA (0,1,0) dengan konstanta.
Damped Holt's: ARIMA (0,1,2)
Aditif Holt-Winters: SARIMA (0,1, ) (0,1,0) .mm+1 m
Namun, HW hanya menggunakan tiga parameter dan model ARIMA (yang agak aneh) memiliki parameter . Jadi ada banyak batasan parameter.m+1
Kelas ETS (eksponensial smoothing) dan kelas ARIMA model tumpang tindih, tetapi tidak ada yang terkandung di dalam yang lain. Ada banyak model ETS non-linier yang tidak memiliki setara ARIMA, dan banyak model ARIMA yang tidak memiliki setara ETS. Sebagai contoh, semua model ETS adalah non-stasioner.
sumber
Dengan kata lain, EWMA adalah model tertentu dalam kelas model ARIMA. Bahkan, ada berbagai jenis model EWMA dan ini kebetulan termasuk dalam kelas model ARIMA (0, d, q) - lihat Cogger (1974) :
Optimalitas Pemulusan Eksponensial Orde-Umum oleh KO Cogger. Operasi pencarian. Vol. 22, No. 4 (Jul - Agustus, 1974), hlm. 858-867.
Abstrak untuk makalah ini adalah sebagai berikut:
sumber