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上传时间: 2021-10-16 18:58:55
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此函数将时间序列拆分为滚动窗口。 然后,对于这些滚动窗口中的每一个,算法分析一些 AR(p) 过程。 然后它为每个过程和每个滚动窗口生成预测。 这些预测与时间序列的已实现值进行比较,然后该函数寻找“最佳”p 阶。 这个“最佳” p 是通过最小化二次损失函数来选择的,即预测值和实现值之间的平方差。 最好选择具有最小二次损失函数的模型,并对其进行直接预测以产生最终预测。 最小化二次损失函数意味着最好的模型是与观察值距离更小的模型。