我想要最好的 ARIMA 模型预测，它具有最低的 MAPE 或最低的 AIC/BIC。例如，我想用循环或其他方式自动更改 Arima 顺序，并想用所有可能的组合进行测试，如下所示
c(1,0,0)
c(1,1,0)
.
.
c(x,y,z)
下面是可重现的示例代码，但我不知道如何进行多订单执行和 MAPE/AIC/BIC 的比较。
set.seed(1)
tsdata <- ts(rnorm(50), start = c(1980,1), frequency = 12)
myts <- tsdata
fit <- Arima(myts,order=c(2,1,0))
forecast(fit, 3)
plot(forecast(fit, 3))
fit
accuracy(fit)
是否可以将所有准确度度量 ( MAPE, AIC, BIC) 保存在数据框或列表中，然后选择执行 Arima 模型的最佳顺序？我用auto.arima我的真实数据进行了测试，但它并没有给我最好的顺序。在此先感谢您的帮助 ！
这是第一个想到的，只是一个例子，但它很慢，应该按照您希望考虑的集成顺序执行一次。循环遍历前 10 个 AR 和 MA 订单（再次仅作为示例），将 MAPE 准确度度量保存在矩阵“x”中。然后确定矩阵中的最小值。你是不是有这样的想法？
set.seed(1)
tsdata <- ts(rnorm(50), start = c(1980,1), frequency = 12)
myts <- tsdata
x <- matrix(data = NA, nrow=10, ncol=10)
for(i in 0:9){
for(j in 0:9){
fit <- arima(myts, order=c(i,1,j))
acc <- accuracy(fit)
x[i+1,j+1] <- acc[[5]] # Number 5 indicates the position of MAPE in the accuracy list
print(i);print(j)
}
}
which(x==min(x), arr.ind=T)
row col
[1,] 3 1
编辑：删除了不必要的代码。