R中的预测值相同答案

【问题标题】：Forecasting Values are coming same in RR中的预测值相同
【发布时间】：2015-02-02 06:57:33
【问题描述】：

我有一个样本数据

Sno 期间 year_quarter 国家/地区 city sales_revenue 1 1/1/2009 2009-Q1 阿根廷布宜诺斯艾利斯 3008 2 1/4/2009 2009-Q2 阿根廷布宜诺斯艾利斯 3244 3 1/7/2009 2009-Q3 阿根廷布宜诺斯艾利斯 8000 4 1/10/2009 2009-Q4 阿根廷布宜诺斯艾利斯 8719 5 1/1/2010 2010-Q1 阿根廷布宜诺斯艾利斯 3008 6 1/4/2010 2010-Q2 阿根廷布宜诺斯艾利斯 3244 7 1/7/2010 2010-Q3 阿根廷布宜诺斯艾利斯 78 8 1/10/2010 2010-Q4 阿根廷布宜诺斯艾利斯 7379 9 1/1/2011 2011-Q1 阿根廷布宜诺斯艾利斯 3735 10 1/4/2011 2011-Q2 阿根廷布宜诺斯艾利斯 7339 11 1/7/2011 2011-Q3 阿根廷布宜诺斯艾利斯 17240 12 1/10/2011 2011-Q4 阿根廷布宜诺斯艾利斯 20465 13 1/1/2012 2012-Q1 阿根廷布宜诺斯艾利斯 13134 14 1/4/2012 2012-Q2 阿根廷布宜诺斯艾利斯 15039

我在ETS(A,N,N)的帮助下预测了三个季度，即2012 q3、2012 q4和2013 q1。预测代码如下

retail_data.xts<-xts(retail_data$sales_revenue, retail_data$period);
retail_data.ts <- as.ts(retail_data.xts);
retail_data.ets <- ets(retail_data.ts,model="ANN");
retail_data.fore <- forecast(retail_data.ets, h=4);
plot(retail_data.fore);

计算的结果是

点预测 Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95 15 14905.37 8925.968 20884.78 5760.6608 24050.09 16 14905.37 7202.071 22608.68 3124.1881 26686.56 17 14905.37 5798.868 24011.88 978.1739 28832.58 18 14905.37 4584.713 25226.04 -878.7150 30689.46

所有预测值都相同。
是因为数据集小还是我的方法不好？
需要建议。

【问题讨论】：

标签： r forecasting

【解决方案1】：

此外，我发现，如果您的时间序列的值数量较少，那么您将获得相同的预测。我猜这是因为模型无法从可用的时间序列中推导出季节性或趋势成分。但是当我包含更多过去的数据时，我得到了更好的预测。

【讨论】：

【解决方案2】：

通过使用model = "ANN"，您正在拟合一个带有附加误差 (A) 的简单指数平滑模型。有关可能的模型，请参阅help(ets)，或者将模型参数留给自动模型选择。您的模型不包括趋势和季节性 (NN)。

A state space framework for automatic forecasting using exponential smoothing methods 中提供了有关可能模型的数学详细信息，如ets 的帮助页面所述。如第 441 和 442 页所述，序列级别 l_t 是原始时间序列 Y_t 的线性函数。在没有趋势和季节性的模型（例如 ANN）中，预测 F_{t+h} 不依赖于 h，F_{t+h} = l_t 。这就是为什么上述示例中的预测在所有范围内都是相同的，只是置信区间随着 h 的增加而变宽。

我想在这里讨论哪种模型是合适的应该是 OT，但我认为考虑到短时间序列，您使用指数平滑的方法是合理的。

【讨论】：