如何将回归量[xreg / newxreg]添加到分层时间序列预测方法[forecast.hts]？

Question

我想要一个将回归量合并到forecast.hts的示例/方法。下面似乎是正确的，但唉不会产生预测。

require(hts)
data(htseg2)
ri <- runif(14)
rix <- runif(16)
htseg2y <- hts(window(allts(htseg2),start = c(1992), end=c(2005))[,8:17],htseg2$g)
htseg2x <- hts((window(allts(htseg2),start = c(1992), end=c(2005))*ri)[,8:17],htseg2$g)
htseg2nx <- hts((window(allts(htseg2),start = c(1992), end=c(2007))*rix)[,8:17],htseg2$g)

forecast.hts(htseg2y , h = 2, fmethod = c("arima"), positive = F, stepwise=F,ic=c("bic"),level=4,trace=TRUE
             ,xreg = allts(htseg2x)
             ,newxreg = allts(htseg2nx))

Answer 1

您的分层时间序列hts.mts包含九个系列。您的外生变量hts.mtsx$y包含八个系列。您还可以使用与未来数据相同的外生序列作为历史数据。