Chris Chatfield, yang banyak buku dan makalahnya yang berkualitas, saya senang membaca, dalam (1) memberikan saran berikut:
Sebagai contoh, pilihan antara model deret waktu ARIMA dengan nilai AIC yang rendah dan kira-kira sama mungkin harus dibuat, bukan yang memberikan AIC minimum, tetapi yang memberikan perkiraan terbaik dari data tahun terakhir.
Apa alasan untuk nasihat seperti itu? Jika baik, mengapa ramalan :: auto.arima dan rutin ramalan lainnya tidak mengikutinya? Belum diimplementasikan? Sudah dibahas di sini bahwa mencari model yang kebetulan memberikan AIC minimum mungkin bukan ide yang baik. Mengapa opsi untuk memiliki model ARIMA dengan rendah tetapi kira-kira sama (misalnya dalam nilai 1 atau 2 dari AIC minimal) bukan merupakan default di sebagian besar perangkat lunak peramalan time series?
(1) Chatfield, C. (1991). Menghindari jebakan statistik. Ilmu Statistik, 6 (3), 240-252. Tersedia online, URL: https://projecteuclid.org/euclid.ss/1177011686 .
sumber
Jawaban:
Memang benar bahwa jika Anda memiliki beberapa nilai AIC yang kira-kira sama dengan memilih nilai terendah mungkin bukan pilihan terbaik. Alternatif yang masuk akal adalah melakukan model rata-rata. Dengan cara ini Anda dapat menggunakan tidak hanya model terbaik untuk inferensi, tetapi satu set model "paling didukung" masing-masing tertimbang menurut nilai AIC mereka.
Anda memiliki pengantar singkat oleh Vincent Calcagno di sini
sumber