Ошибка при запуске модели VAR в пакете AutoTs:

Вопрос или проблема

Когда я запускаю пакет AutoTs с моделью VAR в качестве одной из компонентов, я получаю следующую ошибку:

“Maxlags слишком велико для количества наблюдений и количества уравнений. Самая большая модель не может быть оценена.”

После изучения модуля, связанного с моделью VAR, я заметил, что установка “Maxlags=None” вероятно исправит это.

Однако, похоже, что при настройке модели с использованием пакета AutoTs нет возможности исправить какие-либо параметры (в данном случае “Maxlags”) компонентных моделей (например, VAR), здесь. Поэтому мне интересно, как я могу исправить эту проблему или, в противном случае, установить “MaxLags=None” в контексте запуска VAR в рамках процедуры AutoTs, а не отдельно?

Ответ или решение

Для грамотного решения проблемы, связанной с ошибкой при запуске модели VAR в пакете AutoTs, необходимо глубже разобраться с самой основой и деталями использования метода, задействованного в VAR моделировании, и аспектами его интеграции в AutoTs.

Теория:

Пакет AutoTS предназначен для автоматизации процесса построения временных рядов с использованием различных моделей прогнозирования. Одной из поддерживаемых моделей является Векторная Авторегрессия (VAR), которая используется для моделирования и анализа многомерных временных рядов. VAR модели требуют указания параметра "Maxlags", который определяет максимальное количество временных задержек. Слишком большое значение Maxlags может привести к ошибкам из-за недостаточного количества данных относительно количества параметров модели — именно это и вызвало ваш текущий сбой.

Когда разрабатываются модели прогнозирования временных рядов, выбор подходящего значения для Maxlags становится критически важным. Неудачный выбор может привести к переусложнению модели или, наоборот, к недостаточной модели, у которой отсутствует возможность учесть все важные временные зависимости.

Пример:

Представьте, что у вас есть многомерный временной ряд с еженедельными данными за последние два года (всего 104 набора наблюдений). Если вы установите значение Maxlags равным 100, то, возможно, вы не сможете должным образом оценить все параметры, необходимых для каждого временного лагга, что и вызывает ошибку. В то же время, если вы установите Maxlags равным 20, это может быть более подходящим выбором, поскольку позволит модели корректно учитывать отношения между лаггами, не сталкиваясь с проблемами из-за недостатка данных.

Применение:

Вашей основной проблемой является невозможность вручную задать параметр Maxlags в контексте AutoTs. В связи с этим, есть несколько решений, которые можно попробовать реализовать:

Изменение данных: Поскольку VAR моделям необходимо достаточное количество данных по сравнению с количеством лаггов, убедитесь, что ваш набор данных достаточно велик. Расширение или агрегация данных может поспособствовать корректному выбору Maxlags.
Автоматическая калибровка Laggs: Некоторые версии пакета AutoTS могут предоставлять возможность автоматической калибровки параметров. Проверьте наличие таких возможностей, путем чтения обновленной документации.
Создание кастомного решения: Если официальных способов параметризации VAR модели через AutoTS не предоставлено, возможно, придется внести изменения в исходный код пакета. Лучшей практикой будет форк репозитория AutoTS и добавление необходимых аргументов для настройки Maxlags непосредственно в коде, отвечающем за инициализацию VAR модели. После этого вы сможете установить изменённый пакет из локального репозитория.
Проверка обновлений и содействие разработчикам: Поскольку программное обеспечение постоянно обновляется, возможно, разработчики уже устранили подобную проблему. Отправка запроса в сообщество или участие в открытии проблемы на платформе разработки может привести к ускорению выхода обновления, которое позволит справиться с данной неудобностью.
Создание обратной связи и запрос функций: Поделитесь своими находками и оптимизированными решениями с сообществом AutoTS, чтобы помочь улучшить пакет и функциональную базу для всех пользователей.

Заключая, можно сказать, что путь к решению задачи состоит в комбинировании знания теоретических аспектов VAR моделирования и практических подходов применения утилит AutoTS. Важно помнить о взаимодействии с сообществом и возможностях кастомизации открытого кода— это даст возможность более гибкого использования инструментария и получения более точных результатов прогнозирования.