Мысли: моделирование временных рядов с помощью басни и перекрестной проверки

Я строю модель временных рядов, используя басни и перекрестную проверку, чтобы определить лучшее определение модели для использования. Есть ли риск моделирования

model(ETS(GDP))

vs

model(ETS(GDP ~ error('A') + trend('A') + season('A')) and other ETS methods

Я спрашиваю об этом, потому что, когда я просматривал таблицу с **model(ETS(GDP))**, выбранная модель была другой для некоторых .id. Например, ETS (A, A, A) для id = 1, ETS (A, Ad, A) для id = 2 и т. Д. Если это так, правильно ли определить все варианты ETS, чтобы обеспечить согласованность?

Вот таблица, о которой я говорю:

# A mable: 7 x 5
# Key:     .id, LOB [7]
    .id LOB   ETS          ETS_Exponential ARIMA_Exponential     
  <int> <chr> <model>      <model>         <model>               
1     1 LG    <ETS(A,N,N)> <ETS(A,N,N)>    <ARIMA(0,0,1) w/ mean>
2     2 LG    <ETS(M,N,N)> <ETS(A,N,N)>    <ARIMA(0,0,1) w/ mean>
3     3 LG    <ETS(A,N,N)> <ETS(A,N,N)>    <ARIMA(0,0,1) w/ mean>
4     4 LG    <ETS(A,N,N)> <ETS(A,N,N)>    <ARIMA(0,0,1) w/ mean>
5     5 LG    <ETS(A,N,N)> <ETS(M,N,N)>    <ARIMA(0,0,1) w/ mean>
6     6 LG    <ETS(A,N,N)> <ETS(M,N,N)>    <ARIMA(0,0,0) w/ mean>
7     7 LG    <ETS(A,N,N)> <ETS(M,N,N)>    <ARIMA(0,0,0) w/ mean>

Спасибо.