时间序列预测的平均 mse 优化标准（R 的寓言包中的 "amse"）
average mse optimization criterion for time series forecasting ("amse" in fable package for R)
R 的 fable 包中的 ETS 函数提供了一个名为 opt_crit 的参数，它指定在参数估计期间最小化的数量（预测包中也有类似的功能）。其中一个选项是 "amse"，它指定“第一个 nmse 预测范围内的平均 MSE”。这是估计时间序列预测模型的标准程序吗？是否有参考资料评估这种方法并与最大似然估计进行比较？我在 Hyndman 等人的“指数平滑预测：状态 Space 方法”中没有看到任何相关信息。或我可用的其他资源。
在 Hyndman, Koehler, Snyder & Grose (IJF, 2002) 中引入了 AMSE 作为估计标准。代码最初是为那篇论文编写的，这就是 AMSE 选项在那里的原因。我没有在任何后续论文中使用它，正如您所发现的，我们没有将它包含在 2008 年的 Springer 书中。
它经常被用作评估标准，但名称为 MSE。
R 的 fable 包中的 ETS 函数提供了一个名为 opt_crit 的参数，它指定在参数估计期间最小化的数量（预测包中也有类似的功能）。其中一个选项是 "amse"，它指定“第一个 nmse 预测范围内的平均 MSE”。这是估计时间序列预测模型的标准程序吗？是否有参考资料评估这种方法并与最大似然估计进行比较？我在 Hyndman 等人的“指数平滑预测：状态 Space 方法”中没有看到任何相关信息。或我可用的其他资源。
在 Hyndman, Koehler, Snyder & Grose (IJF, 2002) 中引入了 AMSE 作为估计标准。代码最初是为那篇论文编写的，这就是 AMSE 选项在那里的原因。我没有在任何后续论文中使用它，正如您所发现的，我们没有将它包含在 2008 年的 Springer 书中。
它经常被用作评估标准，但名称为 MSE。