В чем преимущества и недостатки ARIMA-моделей по сравнению с другими методами прогнозирования?

Преимущества ARIMA-моделей по сравнению с другими методами прогнозирования:

• Чёткое математико-статистическое обоснование. studme.org Модели ARIMA считаются одними из наиболее научно обоснованных из всего множества моделей прогнозирования тенденций во временных рядах. studme.org
• Формализованная и подробно разработанная методика. studme.org Следуя ей, можно подобрать модель, наиболее подходящую к каждому конкретному временному ряду. studme.org
• Простая формальная процедура проверки модели на адекватность. studfile.net studme.org Разработаны методики по автоматическому подбору наилучшей ARIMA. studme.org
• Точечные и интервальные прогнозы следуют из самой модели и не требуют отдельного оценивания. studme.org

Недостатки ARIMA-моделей:

• Необходим большой объём исходных данных. studfile.net studwood.net Для построения адекватной модели ARIMA требуется не менее 40 наблюдений, а для сезонных данных — приблизительно за 6–10 лет, в зависимости от величины периода сезонности. studfile.net
• Нет простого способа корректировки параметров модели. studfile.net При получении новых данных модель нужно периодически переоценивать, а иногда — и переидентифицировать. studme.org
• Построение удовлетворительной модели ARIMA требует больших затрат времени и ресурсов. studfile.net studme.org Расходы на построение модели, время выполнения вычислений и объёмы необходимых баз данных могут оказаться существенно выше, чем для более традиционных методов прогнозирования. studfile.net