带假期的每周预测

Question

我使用Hyndman的forecast软件包tbats在每周级别上产生一些准确的预测,但我在假期时会出现重大错误.如何在模型中包含假期？此外,有证据表明Arima不适合我的每周数据.所以假期必须以非芳香的方式添加.

我见过两种解决方案.一个https://robjhyndman.com/hyndsight/dailydata/显示如何使用傅里叶项将假期添加为虚拟变量.问题是假变量采用1或0的形式.我知道不同的假期有不同的效果,1或0不会捕获.例如,黑色星期五与中国新年非常不同.

另一个解决方案是在https://robjhyndman.com/hyndsight/forecast7-part-2/,其中covariate nnetrchange用作auto.arima的替代品,带有季节性虚拟变量.问题是我没有看到如何编写R代码来输入我的假期.一个例子很有用.

Answer 1

在针对使用时间序列建模基准的官方统计机构是X13-华宇席由美国人口普查局.它涉及季节性影响以及"参数化"假期,包括中国新年和复活节.

通过季节性软件包在R中提供该功能,该软件包安装并使用底层的x13-arima-seat二进制文件.

此外,还有一个功能齐全的互动网站,可以访问大多数(如果不是全部)功能.

Answer 2

你读过Facebook的prophet包吗？

没有使用它,但从阅读文档,它似乎是一个快速实现也占假期:

https://cran.r-project.org/web/packages/prophet/prophet.pdf

实施基于附加模型预测时间序列数据的程序,其中非线性趋势与年度和每周季节性相适应,加上假期[...]

https://cran.r-project.org/web/packages/prophet/vignettes/quick_start.html

Answer 3

以下做了我需要它做的一切。

k=23
#forecast holidays
#bool list of future holidays
holidayf <- c(0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0)
h <- length(holidayf)

#given holidays
holiday <- df[,2] 
y <- ts(df[,1],start = 2011,frequency = 52)
z <- fourier(y, K=k)
zf <- fourier(y, K=k, h=h)
fit <- auto.arima(y, xreg=cbind(z,holiday), seasonal=FALSE)
fc <- forecast(fit, xreg=cbind(zf,holidayf), h=h)
fc %>% autoplot()
summary(fit)

为了解决不同假期效果不同的问题，我简单地添加了额外的假期虚拟变量。例如，您可以制作一个美好假期的向量和一个糟糕假期的向量，cbind然后将它们放入xreg. 我没有在上面的代码中显示这一点，但它很简单。