R中的“来自CSS的非平稳季节性AR部分”错误答案

【问题标题】："non-stationary seasonal AR part from CSS" error in RR中的“来自CSS的非平稳季节性AR部分”错误
【发布时间】：2011-11-06 04:36:17
【问题描述】：

我正在尝试拟合季节性分解系列的 ARIMA 模型。但是当我尝试执行以下操作时：

fit = arima(diff(series), order=c(1,0,0),
   seasonal = list(order = c(1, 0, 0), period = NA))

它给了我以下错误：

arima(diff(series), order = c(1, 0, 0),seasonal = list(order) 中的错误 = c(1, : 来自 CSS 的非平稳季节性 AR 部分

出了什么问题，错误是什么意思？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用 CSS（条件平方和）时，自回归系数可能是非平稳的（即，它们落在平稳过程的区域之外）。对于您要拟合的 ARIMA(1,0,0)(1,0,0)s 模型，两个系数都应介于 -1 和 1 之间，以使过程平稳。

您可以通过使用参数method="ML" 来强制 R 使用 MLE（最大似然估计）。这速度较慢，但可以提供更好的估计，并且总是返回一个平稳的模型。

如果您要区分系列（就像您在这里一样），通常最好通过模型而不是明确地做到这一点。因此，使用

可以更好地估计您的模型

set.seed(1)
series <- ts(rnorm(100),f=6)
fit <- arima(series, order=c(1,1,0), seasonal=list(order=c(1,0,0),period=NA), 
         method="ML")

【讨论】：

这给了我以下错误：Error in optim(init[mask], armafn, method = optim.method, hessian = TRUE, : non-finite finite-difference value [1]
我无法复制您的错误，我怀疑它与您的数据有关。上面的代码（现在更新为包含人工数据集）有效。
先生，您可以查看数据..mihirsathe.com/mihir/STI/STI/drugs/index.html季节性分解部分是我正在尝试建模和预测的部分
如果你指的是季节性分量，那么它就是周期性的，因此拟合 ARIMA 模型没有意义。
是的，我刚从stats.stackexchange.com/questions/14948/… 那里得知，我已经为自己感到羞耻了。非常感谢您的帮助先生。