Question

我正在尝试将AR（1）模型拟合到Pandas时间序列并向前推进项目。数据是每年一次，每年从4月1日开始。当我使用statsmodels.tsa.ar_model.AR.predict从估算模型进行预测时，输出是一个Pandas时间序列，年度预测集中在12月31日。

代码：

mod1 = sm.tsa.AR(ser['1972-01-04':'2007-01-04'], freq='A')
res1 = mod1.fit(order=1)
fcast1 = res1.predict('2007-01-04', '2018-01-04')
print fcast1

输出：

2007-12-31     988.121031
2008-12-31    1035.640294
2009-12-31    1081.584720
...

我可以使用预测方法创建4月1日索引的时间序列，还是在创建预测序列后必须重新编制索引？我希望能够将它与数据框中的其他系列进行比较，因此索引非常重要。

感谢您的帮助！

Answer 1

不，不是现在，但你应该能够在下一个版本中。修复应该是相当微不足道的。与我编写TSA基础架构时相比，大熊猫时间序列的东西相对较新，我还没有机会赶上。太多了。