如何检查状态空间时间序列分析中哪个模型更好？

我正在通过状态空间方法进行时间序列数据分析。根据我的数据，随机局部模型完全优于确定性模型。但是确定性水平和斜率模型给出的结果要好于随机水平和随机/确定性斜率。这是平常的吗？R中的所有方法都需要初始值，我在某处读到，首先拟合ARIMA模型，然后从那里取值作为状态空间分析的初始值是一种方法。可能？或任何其他主张？我应该在这里承认，我是状态空间分析的新手。

回答您的第一个问题。是的，一切皆有可能。这不是平常或异常。您应该让数据告诉您正确的模型是什么。如果可能，尝试使用季节性，周期和解释性回归值进一步扩充模型。

您不仅应该将Akaike信息准则（AIC）进行比较以比较模型，而且还应检查残差（不规则项）是正常，纯方差还是独立（Ljung-Box检验）。如果您找到具有所有这些理想属性的模型。这应该是您的首选模型（具有所有这些属性的模型可能具有最佳的AIC）。

尽管初始值会影响找到对数似然函数的最大点，但如果您的模型被正确指定，则其变化不应太大，并且显然应该选择具有最佳初始值的最佳模型。我在Matlab中进行了很多此类分析，我发现查找初始值的最佳方法就是玩一会儿。这可能很乏味，但最终效果很好。