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このデータを含むデータフレーム (stock という名前) をロードします。

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

これで ets() モデルを使用して予測を実装しようとしています:

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

fs の出力は次のとおりです。

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

予測列で観察したことは、予測値が下がっていることです。なぜこうなった？モデルに異なるパラメータを設定する必要がありますか?

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1 に答える 1

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最後の 5 つの観測値はそれぞれ、その前の観測値よりも少なくなっています。したがって、履歴データの最後に下降傾向があります。予測モデルはこれを継続しています。ローカル トレンドをモデル化する ETS(A,A,N) モデルを選択しましたが、まさにそれが実行されています。

于 2013-06-02T21:58:22.383 に答える