使用 Mcomp 包对每月时间序列进行批量预测时如何获得正确的输出？

Posted 2023-02-14

【中文标题】使用 Mcomp 包对每月时间序列进行批量预测时如何获得正确的输出？

【英文标题】：How to get the correct output when using batch forecasting for the monthly time series with the Mcomp package?

【发布时间】：2022-01-20 18:24:27

【问题描述】：

我正在尝试使用 Mcomp 包对每月时间序列进行批量预测。我已经准备了一个代码，但我没有得到任何输出。

library(forecast)    
library(Mcomp)

使用 seq 函数，因为我需要选择以 7 结尾的特定时间序列。

tsset <- (seq(1507, 2797, 10)) 
tsset

horizon <- 18
fit1<-array(0,130)

for (tsi in 1:130)
  y <- tsset[[tsi]]$x
  yt <- head(y, length(y) - horizon)
  yv <- tail(y, horizon)

  for(i in 1:130)
    fit1 <-c(ets(yt))
  
  print(fit1)

【参考方案1】：

在给定时间序列的前 112 个点的情况下，您可以通过以下方式获得最后 18 个点的预测（您不需要循环）：

tsset<- seq(1507, 2797, 10) + 10*runif(130) # add noise
horizon <- 18

y <- tsset
n <- length(y)
yt <- head(y, n - horizon)
#yv <- tail(y, horizon)
fit1 <- ets(yt)
yv1 <- forecast(fit1, h=horizon)

start <- n - horizon + 1
plot(start:n, yv, type='l', col='red', lty=1, xlab='t', ylab='y(t)')
lines(start:n, yv1$mean, col='blue', lty=2)
lines(start:n, yv1$upper[,2], col='green', lty=2)
lines(start:n, yv1$lower[,2], col='green', lty=2)
legend("topleft", legend=c("original", "forecast", "95% CI"),
                  col=c("red", "blue", "green"), lty=c(1,2,2), cex=0.8)