R预测包如何处理ARIMA（auto.arima函数）中的缺失值

Question

我在 R 中对缺失值的数据运行 ARIMA 模型。这是财务数据，因此缺失的日期要么是公共假期，要么是周末，所以不是完全随机的。我仍在思考应该对缺失值做出哪个决定。

但是，我看到的是函数本身运行没有错误。因此 ARIMA 会自动以某种方式处理缺失值。但我在文档中找不到运行 ARIMA 时缺失值到底发生了什么（只是为了知道它是否会删除它们/估算或其他什么？）

best_fit = auto.arima(data_vector, stationary = is_stationary, ic = "bic", stepwise = FALSE, allowmean = TRUE, allowdrift = TRUE, approximation = FALSE)

有人知道 auto.arima 默认做什么吗？

Answer 1

forecast::auto.arima()

使用

stats::arima()

来拟合模型。它使用 ARIMA 模型的状态空间方法，并使用卡尔曼滤波器计算似然度。请参阅

stats::arima()

的帮助文件，其中包含说明和多个参考资料。特别是，Jones (1980) 解释了如何在卡尔曼滤波器中处理缺失值。所以它不会丢弃它们，或归咎于它们。它只是通过跳过卡尔曼滤波器的更新部分来根据可用数据计算可能性。