SARIMAを使ったMMMモデル

昔は、時系列モデルといえば、よくARIMAを使っていたのですが、最近、めっきり状態空間モデルを使っている自分がいます。
そこで、MMMモデルでSARIMAに説明変数を加えたSARIMAXが使えないかと思い、久々にARIMAでモデル化をしました。

AP_ad1.fit <- auto.arima(
　y = dat_ad,
　xreg = x_ad1,
　ic="aic",
　trace=TRUE,
　stepwise=FALSE,
　approximation=FALSE,
　num.cores=4
)

y：対象となる時系列
xreg：説明変数（広告効果）
ic：モデル選択で使用する情報基準
trace：試したモデルを表示する
stepwise：ステップワイズ法により計算時間が短縮される
approximation：近似オプション（時点数が多い場合）
parallel：並列処理のオプション
num.cores：並列処理の量を指定、NULLの場合は自動検出
※ traceとstepwiseがFである必要がある

トレンドと季節性がほぼ決まっているのであれば、SARIMAXも使えなくはないかなという印象です。