问题标签 [arima]
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r - R中的GARCH优化
我正在尝试使用 R 中的 rugarch 库来拟合 GARCH(1,1) 模型，以预测未来 25 天的 S&P500 回报。对于本示例，我已将 ARIMA p 和 q 分别硬编码为 4 和 4。但是，每次我运行它时，都会出现优化错误。
这是代码：
这是错误：
python - 使用 ADFfuller 后在 python 中运行 Arima 给我错误
我有一个如下所示的数据集，
我想在其上拟合时间序列模型。所以我用 adf test 的所有 4 个选项检查了平稳性，如下所述
在所有四种情况下，零假设（数据是非平稳的）以非常小的 p 值被拒绝。这意味着我们可以运行 d=0 的 arima 模型。我还检查了 Ljung Box Statitics，得出了相同的结论。现在我试着跑
它给了我以下错误。我不确定，为什么？
raise ValueError("计算的初始 AR 系数不是"
ValueError：计算出的初始 AR 系数不是平稳的 您应该诱导平稳性，选择不同的模型顺序，或者您可以传递自己的 start_params。有人可以告诉我这里发生了什么吗？
r - if (N <= 0) NULL else seq(N) 中的错误：需要 TRUE/FALSE 的缺失值
我正在尝试创建一个自动程序来选择 ARMA 模型的模型规范，但我总是收到以下错误消息：
这是什么意思，我该如何预防？
r - 在 R 中使用 ARIMA / 指数平滑查找拟合预测
我编写了一些代码来对索赔日期进行排序，每月/每年计算它们，并且我正在尝试使用 ARIMA / 指数平滑参数来预测它们。
查看索赔清单：
我的代码面临的问题是我得到的是平均预测，而不是类似于此示例的所需拟合数据：https ://stats.stackexchange.com/questions/115506/forecasting-a-seasonal-time-串联
请看R代码：
对索赔日期进行排序并计算它们
2.1 使用 ETS 进行预测（指数平滑）
/li>
2.2 使用 ARIMA 进行预测
我的输出是这样的：
所需输出的示例
r - Auto.Arima 与每日销售 - 单变量时间序列错误
我正在使用从 2017-01-01 到 2017-10-27 的数据集，但是auto.arima，尽管只有每日数据，但它表示它只能处理单变量时间序列。
我错过了什么？
可重现的例子：
错误：
Error in auto.arima(salesTS) :
auto.arima can only handle univariate time series
总的来说，我知道有一个每周的季节性，因此是 7 天。我知道还有一个季度性的季节性，但我可以再解决一次。
总的来说，我正在尝试2017-12-31使用 arima 预测来获得 的预测。
r - 一阶差分中时间序列的 ARIMA 与 ARMA
我正在研究 GDP 时间序列预测。我已经对具有显着随机趋势的时间序列进行了日志转换。我已经检查过一阶差分中的时间序列是固定的。现在（我相信）我有两个选择：
- 在差分对数转换后的 GDP 时间序列上拟合 ARMA 模型
- 在对数转换后的 GDP 时间序列上拟合 ARIMA 模型 (p,1,q)
问题：
- 我注意到 ARIMA 没有拦截，而 ARMA 有。如何解释截距？
- 我应该如何决定使用哪一个？
r - R中的ARIMA循环
我对 R 很陌生，在寻找最佳 ARIMA 模型时遇到了问题。到目前为止，我已经对趋势和季节性成分进行了建模，现在我想使用 ARIMA 模型对周期性成分进行建模。我希望最后的输出包括时间变量、季节性变量以及 ARIMA 变量的系数。我尝试使用循环来找到最佳 ARIMA 模型和系数，但我只收到以下消息：
“ optim 中的错误（init [mask]，armaCSS，method = optim.method，hessian = FALSE，：由 optim 提供的非有限值”
我试过在这里寻找其他答案，但我似乎无法弄清楚我做错了什么。
我已经包含了整个代码以防万一，但是在最后运行循环后会出现错误。
我很感激我能得到的任何帮助，谢谢！
r - 在 R 中为 Holt-Winters 和 ARIMA 预测寻找 MAD、MAPE 和 MSE
我正在寻找在 R 中为 Holt-Winters 和 ARIMA 预测模型计算 MAD、MAPE、MSE 的最佳方法。下面是我的模型代码，任何指导都会很棒
Holt-Winters 模型和预测：
ARIMA 模型和预测
r - R - 时间序列图和 ACF 的问题
我对 R 很陌生，我正在尝试在我的时间序列图上做一些 ARIMA 预测，但是我的 AFC 图看起来不正确..这可能是我绘制 ts 的方式
这是我的 TS 代码：
这是我的 TS 图
这是我的 ACF 图..
任何帮助将非常感激！
python - Python statsmodels.tsa.arima_model 的“怪异”收敛结果和 svd 错误
statsmodels.tsa.arima_model 的异常收敛结果和 svd 错误
下面是对于变换参数（“transparams”）的不同设置和不同精度级别的运行不一致或失败的代码。
如果您查看警告和错误，那么在我看来并没有一致的方式，我们得到...
有时会出现“ConvergenceWarning: Maximum Likelihood ...”
有时有：
raise LinAlgError("SVD 没有收敛") numpy.linalg.linalg.LinAlgError: SVD 没有收敛
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