Використовувати Holt-Winters або ARIMA?

Моє запитання полягає в концептуальній різниці між Holt-Winters та ARIMA.

Наскільки я розумію, Холт-Вінтерс - це особливий випадок ARIMA. Але коли один алгоритм віддається перевагу іншому? Можливо, Хольт-Вінтерс є поступовим і тому служить вбудованим (швидшим) алгоритмом?

Чекаю на деяке розуміння тут.

Як каже Брайан у своїй відповіді: не існує простого правила, що краще. Наприклад, Управління національної статистики Великобританії перейшло з HW на ARIMA і написало документ про це, і хоча вони вирішили переключитися, це було, мабуть, через потужність програмного пакету X12 (тепер X13), який базується на ARIMA і дуже потужний, а не сама техніка.

Також слід порівняти рішення про державний простір (фільтр Кальмана), що є навіть більш загальним. arimaНаприклад, R використовує рішення про космос штату під кришкою.

У Holt-Winters є три параметри, тож це просто, але вони в основному згладжують фактори, так що це не означає вам багато, якщо ви їх знаєте. ARIMA має більше параметрів, а деякі з них мають інтуїтивне значення, але це все одно не дуже розказує. Космічний стан може бути складним, але ви також можете чітко моделювати речі для більшої пояснювальної сили. На мою думку, як би там не було.

Я бачив, як люди з різними наборами даних порівнюють результати обох алгоритмів і отримують різні результати. В деяких випадках алгоритм Холт-Вінтерса дає кращі результати, ніж ARIMA, а в інших випадках - навпаки. Я не думаю, що ви знайдете чітку відповідь, коли використовувати один над іншим.

З того, що я бачив, ARIMA дозволяє вам додати незалежних регресорів, тоді як Holt Winters не забезпечує цю розкіш