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根据http://timelyportfolio.blogspot.com/2012/04/中给出的说明，并通过跟进列出的示例，我了解检测结构中断。在确定结构中断后，有人可以帮助我如何使用 R 进行预测。以下是上面网页中的代码。

library(bfast)
library(quantmod)
getSymbols("^GSPC",from="1950-01-01")
GSPC.monthly <- log(to.monthly(GSPC)[,4])
GSPC.ts <- ts(as.vector(GSPC.monthly["1951-01::"]),start=c(1951,1),frequency=12)
GSPC.stl <- stl(GSPC.ts,s.window="periodic")
plot(GSPC.stl,main="STL Decomposition of S&P 500")

GSPC.bfast <- bfast(GSPC.ts,h=0.2,max.iter=1,season="none")
plot(GSPC.bfast,type="components",ylim=c(3,max(GSPC.monthly)+1),main="S&P 500 with bfast Breakpoints and Components")
plot(GSPC.bfast,type="trend",ylim=c(3,max(GSPC.monthly)+1),main="S&P 500 with bfast Trend Breakpoints")
GSPC.bfast$output[[1]]$St
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1 回答 1

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在结构性中断之后进行预测非常具有挑战性。首先：如果您使用某种类型的滚动回归，则结构中断在一段时间后不再影响您的模型。（取决于窗口的长度）。有关更高级的方法，请查看Eklund 等人。2010 年。在结构性中断之后，他们将中断前模型和新的中断后模型混合在一起。当然，参数校准很棘手。

于 2019-01-21T06:56:33.077 回答