मैं कई बहिर्गमन चर के साथ कई समय श्रृंखला ARIMA- मॉडल के आधार पर एक पूर्वानुमान का संचालन करना चाहूंगा। चूँकि मैं न तो आँकड़ों के साथ कौशलपूर्ण हूँ और न ही आरआई रखना चाहता हूँ, इसलिए जितना संभव हो उतना सरल है (3 महीने के लिए रुझान का पूर्वानुमान पर्याप्त है)।
मेरे पास 1 आश्रित समय श्रृंखला और 3-5 पूर्वसूचक समय श्रृंखला, सभी मासिक डेटा, कोई अंतराल नहीं है, उसी समय "क्षितिज"।
मैंने ऑटो.रिमा समारोह का सामना किया और खुद से पूछा कि क्या यह मेरी समस्या का उचित समाधान होगा। मेरे पास अलग-अलग कमोडिटी की कीमतें और उनसे बने उत्पादों की कीमतें हैं। सभी कच्चे-डेटा गैर-स्थिर हैं लेकिन पहले-क्रम के अंतर के माध्यम से वे सभी स्थिर डेटा बन जाते हैं। एडीएफ, केपीएसएस इसका संकेत देते हैं। (इसका मतलब है कि मैंने एकीकरण के लिए परीक्षण किया है, सही?)।
मेरा सवाल अब यह है: मैं इसे auto.arima फ़ंक्शन के साथ कैसे लागू कर सकता हूं और क्या ARIMA सही तरीका है? कुछ ppl ने पहले ही मुझे VAR का उपयोग करने की सलाह दी थी, लेकिन क्या ARIMA के साथ भी यह संभव है?
निम्न तालिका मेरा डेटा है। वास्तव में डेटा-सेट टिल 105 टिप्पणियों के ऊपर जाता है, लेकिन पहले 50 ऐसा करेगा। प्रवृत्ति के साथ-साथ मौसमी भी यहाँ स्पष्ट रूप से रुचि रखते हैं।
किसी भी सलाह और मदद के लिए धन्यवाद! जोर्ज