J'ai récemment actualisé mes connaissances en prévision en travaillant sur certaines prévisions mensuelles au travail et en lisant le livre de Rob Hyndman, mais le seul problème que je rencontre est le moment d'utiliser un modèle de lissage exponentiel par rapport à un modèle ARIMA. Existe-t-il une règle générale selon laquelle vous devez utiliser une méthodologie contre une autre?
De plus, comme vous ne pouvez pas utiliser AIC pour comparer les deux, vous n'avez qu'à passer par RMSE, MAE, etc.?
Actuellement, j'en construis juste quelques-unes et compare les mesures d'erreur, mais je ne savais pas s'il y avait une meilleure approche à prendre.
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Réponses:
Le lissage exponentiel est en fait un sous-ensemble d'un modèle ARIMA. Vous ne voulez pas assumer un modèle, mais plutôt créer un modèle personnalisé pour les données. Le processus ARIMA vous permet de le faire, mais vous devez également prendre en compte d'autres éléments. Vous devez également identifier et corriger les valeurs aberrantes. En savoir plus sur le travail de Tsay avec les valeurs aberrantes ici
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