带假期的每周预报

Posted 2023-02-16

【中文标题】带假期的每周预报

【英文标题】：Weekly forecasts with holidays

【发布时间】：2018-04-03 02:08:13

【问题描述】：

我使用 Hyndman 的 forecast 包在每周水平上生成了一个有点准确的 tbats 预测，但我在假期有很大的错误。如何在模型中包含假期？此外，Arima 已被证明不适合我的每周数据。所以必须以非arima方式添加假期。

我见过两种解决方案。一个https://robjhyndman.com/hyndsight/dailydata/ 展示了如何将假期添加为具有傅立叶项的虚拟变量。问题是虚拟变量采用 1 或 0 的形式。我知道不同的假期有不同的影响，而 1 或 0 不会捕捉到。例如，黑色星期五与农历新年大不相同。

另一个解决方案是在这里看到https://robjhyndman.com/hyndsight/forecast7-part-2/，其中协变量nnetr 变化用作具有季节性虚拟变量的 auto.arima 的替代方案。问题是我看不到如何编写 R 代码来输入我的假期。一个例子会很有用。

【参考方案1】：

官方统计机构使用的时间序列建模基准是美国人口普查局的x13-arima-seats。它处理季节性影响以及“参数”假期，例如中国新年和复活节。

该功能可通过seasonal 包在 R 中使用，该包安装并使用底层 x13-arima-seats 二进制文件。

还有一个功能齐全的interactive website 可以访问大多数功能（如果不是全部功能）。

【讨论】：

这是有趣的信息。是否有代码示例说明它是如何在 R 中使用的？

是的，我和 Christoph 有一个扩展的小插图以及一份草稿，当然还有包装中的示例。克里斯托夫在其他地方还有更多的路要走。这可能就是你想要的。这仍然很棘手，但这是 AFAIK 最完整（和复杂）的工具。

它做每周数据吗？我以为没有。

Weekly 对于 arima 来说通常是困难的，因为 365（或 366）不会被 7 整除——但并非不可能。我有时会捏造圣诞节前后的年终数据以适应 52 * 7 \约 1 年。

【参考方案2】：

你读过 Facebook 的 prophet 包吗？

没用过，但是看了文档，感觉是一个快速的实现，也考虑到了假期：

https://cran.r-project.org/web/packages/prophet/prophet.pdf

实现了一个过程来预测时间序列数据，基于 非线性趋势与年度和每周相匹配的加法模型 季节性，加上假期[...]

https://cran.r-project.org/web/packages/prophet/vignettes/quick_start.html

【讨论】：

我也没有使用过这个，但是我参加过一个演讲，有人已经从使用预测包转移到了先知，并且它更容易编程假期，因为它内置了一个更友好的方式。

用过。当必须快速组合某些东西并与闪亮集成时，它会非常方便。

【参考方案3】：

下面做了我需要做的一切。

k=23
#forecast holidays
#bool list of future holidays
holidayf <- c(0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0)
h <- length(holidayf)

#given holidays
holiday <- df[,2] 
y <- ts(df[,1],start = 2011,frequency = 52)
z <- fourier(y, K=k)
zf <- fourier(y, K=k, h=h)
fit <- auto.arima(y, xreg=cbind(z,holiday), seasonal=FALSE)
fc <- forecast(fit, xreg=cbind(zf,holidayf), h=h)
fc %>% autoplot()
summary(fit)

为了解决不同假期效果不同的问题，我简单地添加了额外的假期虚拟变量。例如，您可以制作一个好的假期向量和一个坏假期的向量，然后将它们放在cbind 中，然后将它们放入xreg。我没有在上面的代码中显示这一点，但它是直截了当的。

【讨论】：

您能否分享包含好假期和坏假期的代码。谢谢！！

假期没有好坏之分。如果那天有假期，则存在 1。 0 表示当天没有假期。

不同的假期会对预测产生不同的影响。就像黑色星期五会比中国新年等其他假期增加更多的销售量。我们是否应该考虑到这一点，或者模型可以从训练数据中整合这一点？另外，你是如何选择 K 的值的？

K 的值需要调整。该模型将估计假期的影响。

知道了，谢谢。您能否分享一些确定 k 值的代码或指向某个来源？