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通过轨迹最小化实现分层和分组时间序列的最优预测协调。 (英语) Zbl 1420.62402号

摘要:由于产品或地理分组的原因,大型时间序列集合通常具有聚合约束。通常要求最细分序列的预测与聚合序列的预测精确相加,我们称之为“一致性”。预测对账是调整预测以使其一致的过程。
由提出的和解算法R.J.Hyndman(亨德曼)等【计算统计数据分析55,第9期,2579–2589(2011;Zbl 1464.62095号)]基于广义最小二乘估计,该估计需要估计相干误差的协方差矩阵(即由于不相干而产生的误差)。我们表明,由于可识别条件的限制,该矩阵在实际中不可能进行估计。
我们提出了一种新的预测校正方法,该方法将预测误差的全协方差矩阵中的信息合并到获得一组相干预测中。在无偏假设下,我们的方法使整个时间序列集合中的相干预测的均方误差最小化。最小化问题有一个闭合形式的解。我们通过提供计算效率高的表示使该解决方案具有可伸缩性。
我们使用一系列考虑到收集到的时间序列的各种特征的仿真设计,与其他方法相比,评估了所提方法的性能。随后,利用澳大利亚国内旅游数据进行了实证应用。结果表明,该方法对人工数据和实际数据都具有良好的效果。

MSC公司:

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62立方米 空间过程推断
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全文: 内政部

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