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假设我正在尝试y使用动态 ARIMA 回归预测未来四个月的变量。我提前知道这四个月的 xreg 变量。我不完全确定该forecast函数是如何进行预测的，例如，我可以用缺失的 y 值来提供它吗，它会自动假设我正在尝试预测训练期后的四个月，如果只为那些提供 xreg个月？

下面的代码对预测未来四个月有意义吗？

library(dplyr)
library(fable)
library(tsibble)

set.seed(1)
r <- rnorm(36)
r2 <- rnorm(4)
x <- data.frame(index = yearmonth(seq.Date(as.Date("2017-01-01"),
                                           as.Date("2020-04-01"),
                                           "1 month")),
                y = cumprod(c(r, rep(NA, 4))),
                a = c(1.8 * r + rnorm(36), 1.8 * r2 + rnorm(4)),
                b = c(0.5 * r + rnorm(36), 1.5 * r2 + rnorm(4))) %>% 
  as_tsibble()


a1 <- x %>% 
  model(ARIMA(y ~ a + b))

a1 %>% forecast(x[37:40, ])
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1 回答 1

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不，预测功能将假定您要预测训练数据后的几个月。如果您的训练数据以缺失观察结束，这仅意味着它是从最后一个可用观察开始进行预测，一直到缺失的时期，然后进入训练数据之后的时期。

这是一些代码来做你想做的事。

x %>%
  filter(index <= yearmonth("2019 Dec")) %>%
  model(ARIMA(y ~ a + b)) %>%
  forecast(new_data = filter(x, index > yearmonth("2019 Dec")))
于 2020-04-27T06:30:08.213 回答