时间序列模型以 ValueError 结束答案

【问题标题】：Time Series model ends with ValueError时间序列模型以 ValueError 结束
【发布时间】：2019-07-31 03:50:51
【问题描述】：

您好，当我尝试对 ARIMA 建模但我以以下错误结束时：

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.

以下是我的功能

def ARIMA_model(df):

    model=ARIMA(df['Returns'], order=(2,1,2))
    results_AR=model.fit()
    print (results_AR.summary())
    print (results_AR.resid)

但是当我更改 order = (10,1,2) / order=(2,0,2) 时，它工作正常。

以下是我的 ACF 和 PACF 图。

谁能告诉我一个可能的原因

以下是 dickey-Fuller 检验结果，表明数据集是平稳的。

【问题讨论】：

标签： python time-series forecasting

【解决方案1】：

在适合 ARIMA 模型时尝试设置 transparams=False。 model.fit(transparams=False)

通过将此设置为 false，它不会尝试转换参数以确保平稳性或不会检查可逆性，从而允许您继续并适应潜在的非平稳数据。您使用的测试可能显示静止，但您的数据仍然可能存在问题。

我在做 Python ARIMA 建模教程时遇到了这个问题，为什么我必须将其设置为 false，然后在视频教程系列的末尾讨论了数据问题：https://tutorials.datasciencedojo.com/arima-model-time-series-python/

【讨论】：