谁有更好的方法对arima模型拟合进行预测？想知道详细的code

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我们现在在学R软件来简单的分析

我先分享一下我的程序
我的模型是
fit=arima(IPI,order=c(1,1,1),seasonal=list(order=c(0,0,2),period=12))
所做的预测
IPI1=ts(IPI)
dbnp.prev.dyn=ts(start=1000,end=1120)
dbnp.se.dyn=ts(start=1000,end=1120)
for (i in 999:1120){
dbnp.mod.temp=arima(window(IPI1,start=1,end=i),order=c(1,1,1),include.mean=F)
     dbnp.prev.dyn[i-999]=predict(dbnp.mod.temp,n.ahead=1)$pred
    dbnp.se.dyn[i-999]=predict(dbnp.mod.temp, n.ahead=1)$se
}
IPI2=ts(dbnp.prev.dyn,start=c(2002,4),end=c(2012,4),frequency=12)
dbnp.se.dyn2=ts(dbnp.se.dyn,start=c(2002,4),end=c(2012,4),frequency=12)
par(mfrow=c(1,1))
plot(window(IPI,start=c(2002,4),end=c(2012,4)))
lines(IPI2,col="red")
lines(IPI2+1.00*dbnp.se.dyn2,col="blue")
lines(IPI2-1.00*dbnp.se.dyn2,col="blue")

上面方法是老师讲的
不知道有没有大神能用更加简洁的方法
对ARIMA模型进行样本内的预测和样本外的预测
想知道详细的过程
先在这里谢过了

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关键词：ARIMA模型 ARIMA 模型拟合 code MA模型 seasonal window period start 模型

用forecast包里的auto.arima，具体函数形式是——

auto.arima(x, d=NA, D=NA, max.p=5, max.q=5,

max.P=2, max.Q=2, max.order=5, max.d=2, max.D=1,

start.p=2, start.q=2, start.P=1, start.Q=1,

stationary=FALSE, seasonal=TRUE,

ic=c("aicc","aic", "bic"), stepwise=TRUE, trace=FALSE,

approximation=(length(x)>100 | frequency(x)>12), xreg=NULL,

test=c("kpss","adf","pp"), seasonal.test=c("ocsb","ch"),

allowdrift=TRUE, lambda=NULL, parallel=FALSE, num.cores=2)

   

如果你还有疑问，可以看下帮助文档：http://cran.r-project.org/web/packages/forecast/forecast.pdf