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R 時間序列ARIMA 建模疑問

時間序列 r arima

Denny Chang 2020-04-29 16:51:27 ‧ 1509 瀏覽

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大家好:
我們時常會用log、BoxCox、差分來使時間序列資料趨於穩定，好讓它滿足ARIMA模型的使用前提，但為什麼建模、找參數時，是用原始資料呢? 那剛剛轉換、差分的資料是用於?
以下是我的coding(來自眾多網站貼文)~ ps:資料是亂key的
資料載點逐月營收(非穩): https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1bvkCAR6AKXIunw7tVmMMTEnRtpAFjuQJ

library(forecast)#AUTO-ARIMA
library(tseries) #adf kpss test
data <- read.csv(file="C:\\逐月營收(非穩).csv",header=TRUE,sep=",")
時序格式 <- ts(data$含稅金額, frequency=12, start=c(2012,01))
拆解 <- decompose(時序格式) 
plot(拆解)
adf.test(時序格式) #不穩定，轉換or差分
差分且轉換 <- diff(BoxCox(時序格式,lambda = "auto"),differences = 1)
adf.test(差分且轉換) #穩定

auto.arima(時序格式,stepwise = F,trace = T,stationary = T) 
fit <- arima(時序格式,order=c(2,0,0))

auto.arima 、 fit 這邊充滿疑惑:

既然原始資料不穩定，那為什麼不是用差分後的資料來擬合與建模
如果是用原始資料，那剛剛差分後的資料又應該用在哪裡呢?

看更多先前的討論...收起先前的討論...

fillanofeng iT邦新手 5 級 ‧ 2020-04-30 08:59:15 檢舉

這是seasonal arima吧？

Denny Chang iT邦新手 2 級 ‧ 2020-04-30 09:05:32 檢舉

對齁~感謝提醒，coding已改

fillanofeng iT邦新手 5 級 ‧ 2020-04-30 10:26:10 檢舉

order的第二個參數就是差分，如果要做一階差分，你應該要給order=c(2,1,0)才對吧？

Denny Chang iT邦新手 2 級 ‧ 2020-04-30 14:46:37 檢舉

因為arima建模時擺的是原始資料(未差分)，所以order=c(2,0,0)，但是這很奇怪，我自己是認為說既然要穩定資料才符合條件，那為什麼這裡建模是放不穩定的原始資料，而不是我們差分轉換後的穩定資料呢?

Denny Chang iT邦新手 2 級 ‧ 2020-04-30 14:46:53 檢舉

https://www.listendata.com/2015/10/arima-modeling-with-r.html

Denny Chang iT邦新手 2 級 ‧ 2020-04-30 14:47:57 檢舉

我只有在這篇有看到建模是放轉換後的穩定資料，其他文章都是放原始資料，所以很疑惑

fillanofeng iT邦新手 5 級 ‧ 2020-04-30 15:51:25 檢舉

auto.arima是自動定階，arima是手動，應該不會放在一起吧？

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