在确定 SARIMA 中的顺序和季节顺序时，有什么规则吗？

Question

在确定 SARIMA 中的顺序和季节顺序时，有什么规则吗？

我注意到，当我在 Python 中使用 StatsModels 时，我无法选择低于或等于 AR 滞后数的季节性滞后。

例子：

我正在运行 SARIMA，订单为 (3,1,3) 和季节性订单 (3,1,3,3)。

这会生成错误：ValueError：模型无效：自回归滞后 {3} 同时存在于季节性和非季节性自回归分量中。

Answer 1

• 指定顺序 (3, *, *) 包括滞后 1、2 和 3
• 指定季节顺序 (3, , ,3) 包括滞后 3、6、9 和 12。

通过指定此模型，您将两次包含第三个滞后，这可能会在估计参数时导致数值问题。

相反，您应该指定：order=(2, 1, 3) 和seasonal_order=(3, 1, 3, 3)。然后，您将根据需要包含第三个滞后，但不会有重复项。