|
Dmitrii |
|
|
|
Здравствуйте!!!
Мой вопрос связан с оцениванием порядка АВТОРЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ. Для этой цели, как известно, существует ряд критериев, называемых информационными (Акаике и пр.), которые позволяют найти компромисс между сложностью модели (ее порядком) и ее точностью (дисперсия ошибки). Однако в отсутствии априорных сведений приходится делать перебор порядков модели от 1 до некоторого максимального значения, что является достаточно ресурсоемким. В связи с этим вопрос:
1) Существуют ли какие-либо эмпирические правила для установления диапазона, в котором находится оптимальный порядок модели (чтобы сократить перебор)? Или хотя бы можно как-то установить максимальное значение порядка, выше которого нет смысла вычислять значения критериев в поисках оптимального
Заранее благодарю
|
|
|
|
 |
|
bubu gaga |
|
|
А какой длины у Вас ряд? Cochrane ( http://faculty.chicagobooth.edu/john.co ... s_book.pdf) на 26-й странице даёт ссылки на соответсвующую литературу по определению оптимального порядка ARMA модели. С другой стороны предупреждает, что экономисты, например, такими методами практически не пользуются. Видимо правильно предупреждает: http://journals.cambridge.org/action/di ... aid=280988
|
|
|
|
|
|
Dmitrii |
|
|
|
Большое спасибо за ответ и ссылки!!!
Что касается длин моего временного ряда (точнее, сигнала), то есть относительно короткие записи (несколько тысяч отсчетов), а есть и довольно длинные (несколько сотен тысяч). В последнем случае как раз и хотелось бы каким-то образом оценить максимально возможный порядок АР-модели, до которого имеет смысл вести перебор (и соответственно рассчитывать значения критениев).
Заранее благодарю
|
|
|
|
|
