В модели, которую вы указываете (5, 1, 2), вы устанавливаете d = 1. Это означает, что вы различаете данные на 1, или, другими словами, выполняете сдвиг всего вашего диапазона связанных со временем наблюдений, чтобы минимизировать невязки подобранной модели.
Иногда установка d на 1 приводит к графику ACF/PACF с меньшим количеством и/или менее резкими пиками (т. е. менее экстремальными остатками). В таких случаях, если вы используете подобранную модель для прогнозирования будущих значений, ваши прогнозы будут менее резко отличаться от имеющихся у вас наблюдений, если вы примените дифференцирование.
Разность достигается через Y(differenced) = Y(t) - Y(t-d), где Y(t) относится к наблюдаемому значению Y в момент времени t, а d относится к порядку применения различий. Когда вы используете дифференцирование, весь ваш диапазон наблюдений в основном сдвигается вправо. Это означает, что вы теряете некоторые данные на левом краю вашего временного ряда. Сколько очков времени вы потеряете, зависит от порядка разности d, который вы используете. Вот откуда ваш наблюдаемый сдвиг.
На этой странице может быть более подробное объяснение (не забудьте немного щелкнуть и изучить другие страницы там, если вы хотите рассмотреть весь процесс подбора модели ARIMA).
Надеюсь, это поможет (или, по крайней мере, успокоит вас по поводу сдвига)!
Бестс,
Эверт
person
Evert van Doorn
schedule
19.09.2016
