问题标签 [forecasting]
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r - 使用 GARCH 进行波动率预测
我有收盘价的对数回报,并试图使用 GARCH(1,1) 模型来预测这些对数回报的波动性。所以,到目前为止,我有以下代码,但我的预测值不正确。
machine-learning - 预测误差指标的差距是什么:MAPE 和 WMAPE?
我知道 MAPE 和 WMAPE 作为预测误差指标,它们有一些好处。但差距在哪里?有人说:
我不明白,谁能解释这两个指标的弱点的两个陈述?谢谢。
forecasting - 时间序列预测包
python中是否有适合时间序列(分析和预测)的包?
它们包括哪些方法?
R 中有一个包含许多功能的预测包。Python中是否有类似的包?
r - 在 R 预测值
我对 R 中的预测时间序列模型几乎没有疑问。
我为此得到的预测值是:
想取这些值:40,60,67,80,87
作为百分比值。
那么,如何在百分比中考虑绘图的 Y 轴
- 每年的预测值(蓝线)的值是相同的。有人可以解释一下为什么吗?
- 95% 的预测区间是
(36.38220,137.62)
. 它推断什么?
python - Python 中的 R 预测包
我发现 R 的预测包是时间序列分析和预测的最佳解决方案。
我想在 Python 中使用它。我可以使用 rpy 并在 Python 中使用预测包吗?
r - 使用模拟.Arima() 进行外部回归的未来模拟
我的问题涉及simulate.Arima()
预测中的功能。我有一个具有季节性、非零差分度和外部回归量(假期的虚拟变量)的 ARIMA 函数。这是一个可重现的示例:
当我执行此操作时,我收到一条错误消息。我注意到当我设置参数future=FALSE
时它工作得很好。
我的问题:simulate.Arima 是否不允许您使用新的外部回归器运行未来的模拟?换句话说,您是否必须在
- 在没有外部回归变量的情况下预测未来或
- 用不同的外部回归器模拟非未来数据?
如果是这种情况,开发simulate()
在predict.Arima
对象上运行 a 的解决方法是否可行?我有一个非零度的差异,所以我能够展望未来是很重要的。感谢您提供的任何见解。
r - 模拟错误。具有非零差分项和外部回归器的 Arima
当我尝试使用单位根和外部回归器模拟 Arima 过程时,出现错误。可重现的代码如下:
这会产生以下错误消息:
我注意到,当我设置future=FALSE
它时,它工作得很好,但是对于我的问题,我希望能够查看未来的模拟值。我非常想知道问题可能是什么。谢谢。
r - 如何创建一个考虑每月工作日的预测模型?
我想创建一个对一个月的工作日数敏感的预测模型。例如,今年(2012 年)圣诞节在一周的中间,因此 12 月明显短于圣诞节在周末期间。我知道像 ForecastPro 这样的商业软件包有能力在他们所谓的“帮助文件”的帮助下做到这一点。我想知道是否有人能够在 R 中证明这一点?
我有以下时间序列,我想预测上一个时期之后的情况。
我还有以下关于工作日的信息(尚未映射所有假期),但这不应该限制我们查看这个概念。
您会注意到包含工作日的月数大大超出了第一个时间序列 (ts) 的范围。
感谢是否有人可以为我指出正确的方向(例如使用什么函数)来创建一个预测模型,使我能够在考虑工作日系列的同时预测 ts 系列。在预测中,这意味着它将根据预测月份的工作日数调整值。我有点卡住了,似乎无法想象如何使用我所知道的任何预测/时间序列函数来做到这一点。
谢谢你的帮助!约赫姆
intervals - 指数平滑预测的置信区间
我正在使用指数平滑(布朗方法)进行预测。可以计算一个或多个步骤(时间间隔)的预测。有没有办法计算这种预后的置信区间(事前)?
forecasting - 如何从 ME、MAD、MSE、SDE 中确定预测方法?
如何从 ME、MAD、MSE、SDE 中确定预测方法?例如,将决定 4 种方法。但是,在彼此的误差中,该值并不总是更大或更小。那么,我怎样才能决定那种预测方法的方法呢?