ベスト ARIMA モデルによる予測 非季節モデルの例

結果を解釈する

モデル選択テーブルは、AICc ごとに検索からモデルをランク付けします。ARIMA (0, 1, 2) モデルの AICc は最小です。以下の ARIMA の結果は、ARIMA (0, 1, 2) モデルに対するものです。

パラメータ表のp値は、移動平均項が0.05水準で有意であることを示しています。分析者は、係数がモデルに属していると結論付けます。修正ボックス-ピアス(Ljung-Box)統計量のp値は、水準0.05ではすべて有意ではありません。残差のACFと残差のPACFはすべて、それぞれのプロットで0.05の制限内にあります。分析者は、モデルが、残差は独立しているという仮定を満たすと結論付けます。アナリストは、予測の調査は合理的であると結論付けています。

* 警告 * 定数項を含まない無数の ARIMA(p, d, q) モデル:
(2, 1, 2)

方法

最適なモデルの基準	最小 AICc
使用中の行	36
未使用の行	0

モデル選択

モデル (d = 1)	LogLikelihood	AICc（修正済み 赤池情報量基準）	AIC	BIC（ベイズ 情報量基準）
p = 0, q = 2*	-197.052	400.878	400.103	404.769
p = 1, q = 2	-196.989	403.311	401.978	408.199
p = 1, q = 0	-201.327	407.029	406.654	409.765
p = 2, q = 0	-200.239	407.251	406.477	411.143
p = 1, q = 1	-200.440	407.655	406.880	411.546
p = 2, q = 1	-201.776	412.884	411.551	417.773
p = 0, q = 1	-204.584	413.542	413.167	416.278
p = 0, q = 0	-213.614	429.350	429.229	430.784

パラメータの最終推定値

タイプ	係数	係数の標準誤差	t値	p値
MA   1	1.257	0.132	9.52	0.000
MA   2	-0.882	0.133	-6.62	0.000

モデル要約

自由度	平方和	平均平方	MSD	AICc（修正済み 赤池情報量基準）	AIC	BIC（ベイズ 情報量基準）
33	131017	3970.21	3743.34	400.878	400.103	404.769

修正されたBox-Pierce (Ljung-Box) カイ二乗統計量

遅れ (Lag)	12	24	36	48
カイ二乗	15.90	27.15	*	*
自由度	10	22	*	*
p値	0.103	0.206	*	*

* 警告 * 定数項を含まない無数の ARIMA(p, d, q) モデル:
(2, 1, 2)

期間 36 からの予測

			95% 限界
期間	予測	SE 予測	下限	上限	実測値
37	563.193	63.0096	439.669	686.717
38	594.912	65.0499	467.388	722.435
39	594.912	76.0553	445.813	744.010