Информационные критерии в моделях сглаживания exp

Question

Какое количество параметров должно быть оштрафовано при использовании информационных критериев (BIC или AIC или ..) для выбора лучших моделей? Допустим, у нас есть 3 модели: 1. Простое экспоненциальное сглаживание. 2. Метод Холта (уровень + тренд). 3. Холт Винтерс (L + T + S), где мы имеем месячную сезонность. Сколько параметров для штрафа имеет каждая модель?

Answer 1

Я согласен, что это не вопрос R, но, тем не менее, это правильный вопрос временного ряда. Насколько я знаю, в теории не очень ясно, как рассчитывается IC для моделей экспоненциального сглаживания. Но было мало исследований. См., Например, этот документ . См. Также комментарий профессора Хиндмана к связанному вопросу здесь .

Будьте осторожны - не используйте IC для сравнения, например, экспоненциального сглаживания и моделей ARIMA. Смотрите комментарий в этом посте .