Pracuję nad szeregiem czasowym, którego wartości są ściśle pozytywne . Pracując z różnymi modelami, w tym AR, MA, ARMA itp., Nie mogłem znaleźć łatwego sposobu na osiągnięcie ściśle pozytywnych prognoz.
Używam R do robienia moich prognoz, a wszystko, co mogłem znaleźć, to Prognoza.hts {hts}, który ma dodatni parametr opisany tutaj:
Prognozuj hierarchiczny lub zgrupowany szereg czasowy, pakiet hts
## S3 method for class 'gts':
forecast((object, h,
method = c("comb", "bu", "mo", "tdgsf", "tdgsa", "tdfp", "all"),
fmethod = c("ets", "rw", "arima"), level, positive = FALSE,
xreg = NULL, newxreg = NULL, ...))
positive
If TRUE, forecasts are forced to be strictly positive
http://www.inside-r.org/packages/cran/hts/docs/forecast.gts
Wszelkie sugestie dotyczące niehierarchicznych szeregów czasowych? A co z generalizacją przy użyciu innych ograniczeń, takich jak minimum, maksimum itp.?
Nawet jeśli nie zostaną zaimplementowane w języku R, mile widziane będą sugestie dotyczące artykułów, modeli lub pomocnych transformacji zmiennych ogólnych.
Odpowiedzi:
W
forecast
pakiecie dla R wystarczy ustawićlambda=0
przy montażu modelu. Na przykład:lambda
lambda
lambda=0
Więcej informacji można znaleźć na stronie http://www.otexts.org/fpp/2/4 .
źródło