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我用这些数据加载了一个数据框（名为 stock）：

day               value
2000-12-01 00:00:00 11.809242 
2000-12-01 06:00:00 10.919792 
2000-12-01 12:00:00 13.265208 
2000-12-01 18:00:00 13.005139 
2000-12-02 00:00:00 10.592222  
2000-12-02 06:00:00 8.873160 
2000-12-02 12:00:00 12.292847 
2000-12-02 18:00:00 12.609722 
2000-12-03 00:00:00 11.378299 
2000-12-03 06:00:00 10.510972  
2000-12-03 12:00:00 8.297222  
2000-12-03 18:00:00 8.110486  
2000-12-04 00:00:00 8.066154

我尝试使用 ets() 模型来实现预测：

library(forecast)
fs <- forecast(stock$value,h=8,model="AAN") 
fs

fs 的输出是：

Point Forecast    Lo 80     Hi 80    Lo 95     Hi 95
14       8.778035 6.967009 10.589061 6.008310 11.547761
15       8.536608 6.725582 10.347635 5.766883 11.306334
16       8.295182 6.484155 10.106208 5.525456 11.064907
17       8.053755 6.242728  9.864781 5.284028 10.823481
18       7.812328 6.001301  9.623355 5.042601 10.582054
19       7.570901 5.759873  9.381928 4.801173 10.340628
20       7.329474 5.518446  9.140502 4.559746 10.099202
21       7.088047 5.277018  8.899076 4.318318  9.857776

我在预测列中观察到的是预测值下降。为什么会这样？是否需要在模型中设置不同的参数？

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1 回答 1

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最后五个观察结果中的每一个都小于之前的观察结果。所以你在历史数据的末尾有一个下降的趋势。预测模型延续了这一点。您选择了一个模拟本地趋势的 ETS(A,A,N) 模型，而这正是它正在做的事情。

于 2013-06-02T21:58:22.383 回答