使用 tso function 识别异常值：运行时和错误

Question

我用大约 2500 个观察值预测每日（对数转换）销售额。 我测试的是静止的。 我使用tso function 进行异常值识别，其中包含回归量，例如DayOfWeek 、 MonthYear 、 DayOfMonth 、 WeekOfMonth 、 WeekOfYear 、 Public Holidays 。 但是，对于某些数据集，我收到以下消息：

Error in arima(y, order = fit$arma[c(1, 6, 2)], seasonal = list(order = fit$arma[c(3, : non-stationary seasonal AR part from CSS

或者：

Error in arima(x = c(3.29950729870049, 3.63367040605144, 59.6705024612701, : non-stationary seasonal AR part from CSS

我在ars.method和tsmethod中尝试了几个选项，但没有任何效果。 我还希望从条件平方和 (CSS) 更改为最大似然 (method="ML")，但我找不到tso function 的这样一个选项。 我会很感激您对如何解决它的反馈。

---

我通过在tsmethod中添加先前arima fit 的 (p,d,q)(P,D,Q) 参数来修复它，如下所示：

fit <- tso(df.ts,types=c("AO","LS","TC","IO",'SLS'), 
              xreg=cbind(r1.matrix,r2.matrix,r3.matrix,r4.matrix),
            discard.method="bottom-up", tsmethod="arima", 
            args.tsmethod=list(order=c(0,1,1),seasonal=list(order=c(0,0,2), period=7)))

然而，对于某些数据集，只需使用tsmethod="auto.arima" 。 我很欣赏有关此事的一些反馈。 此外，我非常感谢一些反馈，说明为什么使用tso function 运行代码需要大约一小时（在最佳情况下），或者它永远不会结束运行。 我在具有以下特性的虚拟工作站中运行代码：Intel(R)Xeon CPU @ 2.3 GHz，32.0 GB RAM 和 SSD 500 GB。

Answer 1

我在错误消息和运行时遇到了同样的问题。

异常值 <- tso(ts(y,start=c(2007,1), freq=12),xreg=ts(cbind(x1, x2, x3, x4, dummy1),start=c(2007,1), freq =12), types = c("AO", "LS", "TC"), tsmethod = "arima", args.tsmethod = list(order=c(1,0,0))) 错误信息：错误arima(x = c(-0.335877994658354, -0.325693106566002, -0.327243422084559, : 来自 CSS 的非固定 AR 部分

我的解决方案不是同时运行所有类型的异常值。 例如：outliers_ao_ls <- tso(ts(y,start=c(2007,1), freq=12),xreg=ts(cbind(x1, x2, x3, x4, dummy1),start=c(2007,1 ), freq=12), types = c("AO", "LS"), tsmethod = "arima", args.tsmethod = list(order=c(1,0,0)))

outliers_tc <- tso(ts(y,start=c(2007,1), freq=12),xreg=ts(cbind(x1, x2, x3, x4, dummy1),start=c(2007,1), freq =12), 类型 = "TC", tsmethod = "arima", args.tsmethod = list(order=c(1,0,0)))

我希望它有所帮助。 通过单独运行测试，它运行良好。 这不是您的问题的理由，但我也没有找到有关如何将估计方法更改为“ML”的任何解释。