如何在多级层次结构中使用“hts”？答案

【问题标题】：How to use ‘hts’ with multi-level hierarchies?如何在多级层次结构中使用“hts”？
【发布时间】：2012-11-14 18:46:37
【问题描述】：

我正在对大量时间序列（5,000 多个）进行预测。如果我在更高级别进行预测，然后将预测分配到每个 SKU，我想使用分层方法来做到这一点。我认为有必要这样做以便放大较低的地理细节级别，同时在更高级别（自上而下）进行预测。

例如，您可以在下面看到我正在考虑的结构示例。

Total
  => Europe
     => Netherlands
        => RegionA
           => Client_A_in_Netherlands
              => SKU1
              => SKU2
              => SKU3
           => Client_Q_in_Netherlands
              => SKU15
     => Germany1
        => (...)
           => ClientY_in_Germany
              => SKU89
  => Africa
     => South Africa
        => (...)
           => Client_Z_in_SouthAfrica
              => SKU792

我想在大陆级别（即欧洲或非洲）级别进行自上而下的预测。然后将适当的份额分配给各个国家/地区，然后分配给该国家/地区的客户，然后分配给 SKU。

在“hts”包的文档中，有一个关于如何使用两级层次结构执行此操作的示例。我想知道是否有人可以建议如何使用多级层次结构来做到这一点？

【问题讨论】：

标签： r hierarchy time-series forecasting

【解决方案1】：

我们在 hts 包 (v4+) 中引入了一个新概念 nodes，以取代旧的 gmatrix。为了说明nodes 的用法，下面是一个具有 4 个级别（不包括总数）和 24 个底部时间序列的层次结构示例。

bts <- ts(matrix(rnorm(240), nrow = 10, ncol = 24)) 
nodes <- list(2, rep(2, 2), rep(2, 4), rep(3, 8))
hts(bts, nodes = nodes)

nodes 的每个元素指定每个节点在该级别的子节点数。

树状图如下：

=> A
  => AA
    => AAA
      => 3 bottom time series
    => AAB
      => 3 bottom time series
  => AB
    => ABA
      => 3 bottom time series
    => ABB
      => 3 bottom time series
=> B
  => BA
    => BAA
      => 3 bottom time series
    => BAB
      => 3 bottom time series
  => BB
    => BBA
      => 3 bottom time series
    => BBB
      => 3 bottom time series

【讨论】：

【解决方案2】：

文档有点简洁，但在定义hts时可以使用多级层次结构

In the pdf file link to the reference manual 对于 'hts' 包，您将找到该论文的参考。具体来说，在 pdf 的第 7 页上，其中引用了 htseg1：

R。 J Hyndman、R. A. Ahmed、G. Athanasopoulos 和 H.L. Shang (2011) 最佳组合分层时间序列的预测。 计算统计和数据分析，55(9), 2579–2589。 http://robjhyndman.com/papers/hierarchical/

该链接（作为工作文件的免费在线版本）具有 3 个级别的示例，这与您的大陆|国家|客户示例非常相似。 http://robjhyndman.com/papers/Hierarchical6.pdf（参见第 14 页第 6 节，标题为数值模拟）

希望对您有所帮助。

【讨论】：