Ответ 1
При использовании CSS (условная сумма квадратов) авторегрессивные коэффициенты могут быть нестационарными (т.е. они выходят за пределы области для стационарных процессов). В случае подходящей модели ARIMA (1,0,0) (1,0,0) s оба коэффициента должны быть между -1 и 1 для неподвижного процесса.
Вы можете заставить R использовать MLE (оценка максимального правдоподобия), используя аргумент method="ML"
. Это медленнее, но дает лучшие оценки и всегда возвращает стационарную модель.
Если вы различаете серию (как вы здесь), обычно лучше делать это с помощью модели, а не явно. Таким образом, ваша модель будет лучше оценена с помощью
set.seed(1)
series <- ts(rnorm(100),f=6)
fit <- arima(series, order=c(1,1,0), seasonal=list(order=c(1,0,0),period=NA),
method="ML")