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我正在预测大量时间序列（5,000+）。如果我在更高级别进行预测，然后将预测分配到每个 SKU，我想使用分层方法来做到这一点。我认为有必要这样做以便放大较低的地理细节级别，同时在更高级别（自上而下）上进行预测。

例如，您可以在下面看到我正在考虑的结构示例。

Total
  => Europe
     => Netherlands
        => RegionA
           => Client_A_in_Netherlands
              => SKU1
              => SKU2
              => SKU3
           => Client_Q_in_Netherlands
              => SKU15
     => Germany1
        => (...)
           => ClientY_in_Germany
              => SKU89
  => Africa
     => South Africa
        => (...)
           => Client_Z_in_SouthAfrica
              => SKU792

我想在大陆级别（即欧洲或非洲）级别进行自上而下的预测。然后将适当的份额分配给各个国家/地区，然后分配给该国家/地区的客户，然后分配给 SKU。

在“hts”包的文档中，有一个关于如何使用两级层次结构执行此操作的示例。我想知道是否有人可以建议如何使用多级层次结构来做到这一点？

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nodes我们在包 (v4+) 中引入了一个新概念hts来替换旧的gmatrix. 为了说明 的用法nodes，这是一个具有 4 个级别（不包括总数）和 24 个底部时间序列的层次结构示例。

bts <- ts(matrix(rnorm(240), nrow = 10, ncol = 24)) 
nodes <- list(2, rep(2, 2), rep(2, 4), rep(3, 8))
hts(bts, nodes = nodes)

的每个元素nodes指定每个节点在该级别具有的子节点数。

树形图如下所示：

=> A
  => AA
    => AAA
      => 3 bottom time series
    => AAB
      => 3 bottom time series
  => AB
    => ABA
      => 3 bottom time series
    => ABB
      => 3 bottom time series
=> B
  => BA
    => BAA
      => 3 bottom time series
    => BAB
      => 3 bottom time series
  => BB
    => BBA
      => 3 bottom time series
    => BBB
      => 3 bottom time series
于 2014-04-09T13:02:32.887 回答
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文档有点简洁，但您可以在定义时使用多级层次结构hts

在 'hts' 包的参考手册的 pdf 文件链接中，您将找到该论文的参考。具体来说，在 pdf 的第 7 页上，其中引用了htseg1：

R. J Hyndman、RA Ahmed、G. Athanasopoulos 和 HL Shang (2011) 分层时间序列的最优组合预测。计算统计和数据分析，55（9），2579–2589。 http://robjhyndman.com/papers/hierarchical/

该链接（作为工作文件的免费在线版本）具有 3 个级别的示例，这与您的大陆|国家|客户示例非常相似。 http://robjhyndman.com/papers/Hierarchical6.pdf（参见第 14 页第 6 节，标题为数值模拟）

希望有帮助。

于 2012-11-27T08:13:51.990 回答