cerenc
cerenc личный блог
27 января 2016, 10:32

О прогнозировании временных рядов

Как учат классики, рациональной основой прогнозирования, является – априорная вероятность, например цены.

Стратегия « регрессия к среднему » в качестве такого априорного значения определяет среднее значение временного ряда, однако, его продолжительность не устанавливает.

 В одной из статей по этому вопросу Тайлер Чессман http://www.osp.ru/win2000/2013/10/13037710/ отмечает

 « Работая с временным рядом, история которого уходит далеко в прошлое, вы можете захотеть включить в модель все исторические данные. Однако подчас дополнительная история не повышает точность прогнозирования.  Давние данные могут даже исказить прогноз, если условия в прошлом существенно отличаются от условий в настоящем...

 Мне не попадалась какая-то особая формула или практический метод, которые подсказали бы, какое количество исторических данных необходимо включить...».

 Учитывая, что Чессман, не математик, какова практика решения этого вопроса более обоснованным образом...?!  

42 Комментария
  • Сергей (serzinho)
    27 января 2016, 10:35

    Эконометрика Байеса, фильтры Калмана, Ходрика-Прескотта, cезонное сглаживание Tramo-seats вам в помощь. В общем, покопайтесь в EViews и MatLab

  • Алексей
    27 января 2016, 10:37
    Однако подчас дополнительная история не повышает точность прогнозирования
    и это ключевая мысль! самая большая проблема во всех математических методах-это где взять начало координат
  • Кан Делябр
    27 января 2016, 11:19
    В таком  виде ряды — путь в тупик. Почитайте теорему Такенса.  Она подсказывает путь, но все равно необходимы  доп.  спецзнания  «о чем не говорят, чему не учат в школе»

Активные форумы
Что сейчас обсуждают

Старый дизайн
Старый
дизайн