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...?!  

Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.
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