R: почему AIC равны inf в моделях аримы с ненулевым средним значением в прогнозе v6.1, в то время как он имеет значение в forecsat v5.8

Question

Я установил пакет прогноз v5.8, и через некоторое время я обновил до прогноз v6.1. Я применил auto.arima() функция на моих почасовых данных. Но у меня есть инф в модели ARIMA с ненулевым средним значением в прогноз v6.1 в то время как он имеет значение в forecsat v5.8.

Почему это произошло? вложу только некоторые модели результата

прогноз

версии 5.8

>auto.arima(ep_m,approximation = F,stepwise = F,trace = T) 
    ARIMA(0,0,0)(0,0,1)[24] with non-zero mean : 3693.726 
    ARIMA(0,0,2)(2,0,0)[24] with non-zero mean : 1712.235 
    ARIMA(0,0,0)(0,0,2)[24] with non-zero mean : 3292.21 
    ARIMA(1,0,0)(1,0,0)[24] with non-zero mean : 1450.052 

    Series: ep_m 
    ARIMA(2,0,2)(1,0,0)[24] with non-zero mean 

    Coefficients: 
      ar1  ar2  ma1  ma2 sar1 intercept 
     1.8472 -0.9088 -0.7574 0.0879 0.5968 29.5869 
    s.e. 0.0219 0.0217 0.0479 0.0391 0.0473  0.2868 

    sigma^2 estimated as 0.3774: log likelihood=-700.47 
    AIC=1414.94 AICc=1415.1 BIC=1447.23 

прогноз v6.1

>auto.arima(ep_m,approximation = F,stepwise = F,trace = T) 
    ARIMA(0,0,0)(0,0,1)[24] with non-zero mean : inf 
    ARIMA(0,0,2)(2,0,0)[24] with non-zero mean : inf 
    ARIMA(0,0,0)(0,0,2)[24] with zero mean  : Inf 
    ARIMA(1,0,0)(1,0,0)[24] with non-zero mean : Inf 

    Series: ep_m 
    ARIMA(1,0,2)(2,0,0)[24] with non-zero mean 

    Coefficients: 
      ar1  ma1  ma2 sar1 sar2 intercept 
     0.9058 -0.0197 0.0924 0.4766 0.4571 29.2759 
    s.e. 0.0178 0.0422 0.0396 0.0341 0.0343  2.2677 

    sigma^2 estimated as 0.3087: log likelihood=-642.71 
    AIC=1299.41 AICc=1299.57 BIC=1331.7 

, что дает мне другой лучший ARIMA.

Answer 1

См. Changelog для внесения изменений в последовательные версии пакета прогнозов.

Тесты для почти единичных корней были более строгими в версии 6.0, что означало, что Inf AIC затем возвращался для некоторых моделей, которые ранее считались ok.