Я делаю проблему с временными рядами. когда я делаю AR-модель, все правильно.
# Import the module for estimating an ARMA model
from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA
# Fit the data to an AR(p) for p = 0,...,6 , and save the BIC
BIC = np.zeros(7)
for p in range(7):
mod = ARMA(data, order=(p,0))
res = mod.fit()
# Save BIC for AR(p)
BIC[p] = res.bic
# Plot the BIC as a function of p
plt.plot(range(1,7), BIC[1:7], marker='o')
plt.xlabel('Order of AR Model')
plt.ylabel('Bayesian Information Criterion')
plt.show()
Однако, когда я делаю модель MA:
# Fit the data to an MA(q) for q = 0,...,6 , and save the BIC
BIC = np.zeros(7)
for q in range(7):
mod = ARMA(data, order=(0,q))
res = mod.fit()
# Save BIC for MA(q)
BIC[q] = res.bic
# Plot the BIC as a function of p
plt.plot(range(1,7), BIC[1:7], marker='o')
plt.xlabel('Order of MA Model')
plt.ylabel('Bayesian Information Criterion')
plt.show()
Я получу:
ValueError: The computed initial MA coefficients are not invertible
You should induce invertibility, choose a different model order, or you can
pass your own start_params.
После прочтения ответа от non Invertible модели ARIMA я решил ошибку:
# Fit the data to an MA(q) for q = 0,...,6 , and save the BIC
BIC = np.zeros(7)
for q in range(7):
try:
mod = ARMA(data, order=(0,q))
res = mod.fit()
# Save BIC for MA(q)
BIC[q] = res.bic
except:
pass
# Plot the BIC as a function of p
plt.plot(range(1,7), BIC[1:7], marker='o')
plt.xlabel('Order of MA Model')
plt.ylabel('Bayesian Information Criterion')
plt.show()
Однако я действительно не понимаю, почему это можно решить, поэтому я хочу задать этот вопрос. Пусть кто-то даст полный ответ.
Я споткнулся здесь, пытаясь найти решение обратимой проблемы для моей модели ARIMA (p, d, q). Я не слишком уверен, применимо ли это в вашем случае, но я нашел свое решение в терминах, которые я пытался ввести d = 0. тогда как я уже применил разницу первого порядка к входным значениям ts, чтобы сделать мою серию неподвижной. поэтому, когда я поставил d = 1, проблема обратимости была решена.
Надеюсь, это поможет. Благодарю.