网格搜索以在 python statsmodels 中自动选择 SARIMAX 订单模型

Question

我目前正在编写一个函数来对 SARIMAX 模型的顺序进行网格搜索：(p,q,d)X(P,Q,D,s)。但是，在拟合时，使用 statsmodels.tsa.SARIMAX() 的默认设置，我经常会遇到以下类型的错误：

ValueError: Non-stationary starting autoregressive parameters found with `enforce_stationarity` set to True.

或

ValueError: non-invertible starting MA parameters found with `enforce_invertibility` set to True.

我可以停止强制执行平稳性和可逆性以停止出现这些错误，但是，据我所知，我不想要创建不可逆模型的模型参数。

是否可以放宽 enforce_stationarity 和 enforce_invertibility 参数，否则会导致模型不佳？

Answer 1

这是我在 for-loop 中执行网格搜索的操作：

for ...:
    try:
        model = smt.SARIMAX(...)
        result = model.fit()
        ...
    except:
        continue

这样，您将跳过非平稳或不可逆模型。