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使用周期性未观测分量时间序列模型预测每日时间序列

作者

上市的:
  • 科普曼,暹粒
  • 噢,马吕斯

摘要

这篇讨论论文发表在《计算统计与数据分析》(2006)上。第51卷第2期,第885-903页。我们在未观察到的成分时间序列模型的背景下探索了一种周期性分析,该模型将时间序列分解为趋势和季节性等感兴趣的成分。周期时间序列模型允许动态特性取决于年、月、周或日的周期。在标准多元方法中,可以将周期时间序列建模解释为对一组传统的年度时间序列的同时分析,其中每个序列与特定季节相关,时间指数以年为单位。我们的分析适用于与每月每一天相关的每月矢量时间序列。我们重点关注预测性能和潜在的周期预测函数,该函数由用于生成(多步)预测的样本内观测权重定义。这些权重有助于解释周期模型扩展。我们采用统计状态空间方法来估计我们的模型,这样我们可以识别出随机的未观测分量,并且可以处理不规则间隔的时间序列。我们扩展了现有的算法,以计算基于回归变量状态空间模型的预测的观测权重。我们的方法通过应用于明确周期性的荷兰每日税收的时间序列来说明。我们模型的维数很大,因为我们允许每月每一天的时间序列服从不断变化的季节模式。然而,即使只有五年的数据,我们发现增加的周期灵活性有助于对额外两年的数据进行模拟样本外预测。
(此摘要是从该项目的另一个版本中借来的。)

建议引文

  • 库普曼(Koopman)、暹粒(Siem Jan)和乌姆斯(Ooms)、马吕斯(Marius),2006年。"使用周期性未观测分量时间序列模型预测每日时间序列,"计算统计与数据分析,爱思唯尔,第51卷(2),第885-903页,11月。
  • 手柄:RePEc:eee:csdana:v:51:y:2006年:i:2:p:885-903
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人:

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      • Fotios Petropoulos&Daniele Apiletti&Vassilios Assimakopoulos&Mohamed Zied Babai&Devon K.Barrow&Souhaib Ben Taieb&Christoph Bergmeir&Ricardo J.Bessa&Jakub Bijak&John E.Boylan&Jet,2020年。"预测:理论与实践,"论文2012.03854,arXiv.org,2022年1月修订。
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