지수 평활 대 ARIMA를 언제 사용해야합니까?


12

나는 최근 직장에서 월간 예측 작업을하고 Rob Hyndman의 책을 읽는 동안 내 예측 지식을 새로 고쳤지만, 어려움을 겪고있는 한 가지 장소는 지수 평활 모델과 ARIMA 모델을 사용할 때입니다. 한 방법론과 다른 방법론을 사용해야하는 경험이 있습니까?

또한 AIC를 사용하여 두 가지를 비교할 수 없으므로 RMSE, MAE 등으로 가야합니까?

현재 몇 가지를 만들고 오류 측정을 비교하고 있지만 더 나은 접근 방법이 있는지 확실하지 않았습니다.


Hyndman의 저서에서 기억 하듯이 스무딩 기술의 주요 포인트는 데이터를 스무딩하는 것입니다. 소음이나 소음의 변동성을 고려하지 않습니다. 예측에 사용될 수 있지만 요점은 아닙니다.
meh

3
@aginensky, 지수 평활은 확실히 인기 있고 효과적인 예측 기술입니다. 지수 평활 모형의 주된 용도는 예측에 지나지 않습니다.
Richard Hardy

사실 최근까지 지수 평활 모델 과 같은 것은 없었습니다 . 지수 평활은 예측 계산을 위한 알고리즘 일뿐 입니다.
Chris Haug

답변:


4

지수 평활은 실제로 ARIMA 모델의 하위 집합입니다. 모델을 가정하지 않고 데이터에 대한 사용자 지정 모델을 작성하십시오. ARIMA 프로세스를 통해이를 수행 할 수 있지만 다른 항목도 고려해야합니다. 특이 치를 식별하고 조정해야합니다. 특이 치 관련 Tsay의 작업에 대한 자세한 내용은 여기를 참조 하십시오.


1
넓은 의미에서, 지수 평활화는 ARIMA 모델의 일부가 아니지만 선형 지수 평활화 모델은 실제로 있습니다. Hyndman & Athanasopoulos "예측 : 원리와 실습" 섹션 8.10을 참조하십시오 .
Richard Hardy

그래 정확 해. ETS 대응 물이없는 ARIMA 모델이 있다는 것은 모두 사실입니다. readbag.com/robjhyndman-research-rtimeseries-handout 이것에 대한 좋은 벤치 마크가 될 것임을 지적 할 수있는 데이터 세트의 예가 있습니까?
Tom Reilly

벤치마킹에 적합한 데이터 세트가 없습니다.
Richard Hardy

Autobox (내가 속한 소프트웨어)가 계수 <1을 제한하지 않으므로 Autobox의 경우 비선형 속성을 모방한다고 덧붙여 야합니다. ETS는 또한 1) 펄스, 레벨 시프트, 계절 펄스 및 하나의 트렌드 만 무시합니다. 2) 오차 분산의 불변성; 3) 시간에 따른 파라미터의 불변성.
Tom Reilly
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.