R 中帶和不帶 NA 的時間序列預測（ARIMA 和預測包）

Question

這是我關於堆棧溢出的第一個問題。

情況：我有 2 個時間序列。 兩個系列具有相同的值，但第二個系列在開始時有 5 個 NA。 因此，第一個系列有 105 個觀察值，而第二個系列有 110 個觀察值。 我已經使用 Arima function 分別為兩個系列安裝了 ARIMA(0,1,0)。 然后我使用預測 package 預測未來 10 步。

問題：盡管兩個系列的 ARIMA 系數相同，但預測（10 步）似乎不同。 我不確定為什么會這樣。 有沒有人遇到過這個？ 非常感謝任何指導。

試過：我嘗試設置種子，手動創建索引，並使用 auto.ARIMA 進行 model 擬合。 但是，這些步驟都沒有幫助我調和差異。

我添加了一張圖片向您展示我所看到的。 請注意，我隱藏了系列的中間部分，以便您可以看到系列的開頭和結尾。 黃色突出顯示的單元格是“預測”package 的投影輸出。 在從 R 提取結果后，我手動添加了索引。

excel 中的時間序列投影和基數

Rates <- read.csv("Rates_for_ARIMA.csv")

set.seed(123)

#ARIMA with NA
Simple_Arima <- Arima(
            ts(Rates$Rates1),
            order = c(0,1,0),
            include.drift = TRUE)

fcasted_Arima <- forecast(Simple_Arima, h = 10)
fcasted_Arima$mean

#ARIMA Without NA

Rates2 <- as.data.frame(Rates$Rates2)
##Remove the final spaces from the CSV
Rates2 <- Rates2[-c(106,107,108,109,110),] 

Simple_Arima2 <- Arima(
  ts(Rates2),
  order = c(0,1,0),
  include.drift = TRUE)

fcasted_Arima2 <- forecast(Simple_Arima2, h = 10)
fcasted_Arima2$mean

數據鏈接在這里，CSV格式

Answer 1

您能否分享您的數據和代碼，以便其他人可以查看它是否有任何問題？

我試圖提出一個例子，並為兩個系列得到了相同的結果，一個包含 NA，一個不包含。

library(forecast)
library(xts)

set.seed(123)
ts1 <- arima.sim(model = list(0, 1, 0), n = 105)
ts2 <- ts(c(rep(NA, 5), ts1), start = 1)

fit1 <- forecast::Arima(ts1, order = c(0, 1, 0))
fit2 <- forecast::Arima(ts2, order = c(0, 1, 0))

pred1 <- forecast::forecast(fit1, 10)
pred2 <- forecast::forecast(fit2, 10)

forecast::autoplot(pred1)
forecast::autoplot(pred2)

> all.equal(as.numeric(pred1$mean), as.numeric(pred2$mean))
[1] TRUE