R预测高度季节性的收入数据

Question

我有三年的每日收入数据.每年有一些相当稳定的数据增长,但数据是高度季节性的,在第四季度(黑色星期五,在圣诞节狂热之前等)和周内seansonaly(周一收入高,本周越来越少,最低)出现巨大高峰星期六,星期天开始接受)

我不想使用带有线性预测的无聊电子表格,而是想要一个R脚本,它需要输入三年的每日数据并应用算法来预测未来6个月的每日收入预测.我希望输入只是一个包含日期和收入数字的CSV文件.

我听说ARIMA很好,但我的经济学家朋友看到我的数据认为用卡尔曼滤波器预测会产生非常好的结果.

有人可以发布一个脚本来告诉我如何应用ARIMA算法或卡尔曼滤波器算法来预测我的数据吗？谢谢!

Answer 1

虽然R肯定有实现这些分析的工具,但它们是电动工具,如果你阅读它们以及它们是如何工作的话可能是最好的...(Venables和Ripley 在S中的现代应用统计可能是一个合理的起点,虽然我不知道它是否讨论卡尔曼滤波器).同时:

??arima
??kalman
?arima
?KalmanLike

或者,安装了sos包:

library("sos")
findFn("arima forecast")
findFn("kalman forecast")

或者只是谷歌"卡尔曼过滤器R"(!!) - 我做了,发现前8个(!)点击看起来非常有用(第9个是介绍在MATLAB中的卡尔曼滤波器:-))

其他人可能会有不同的感受,但是当我看到他们已经尝试自己解决问题时,我通常会花更多的精力帮助某人通过分析工作.