在R中使用ARIMAX进行预测

Question

我过去常常根据广泛的两个参数来预测SAS每周一次的计算机销售 - 定价和营销支出（车辆水平 - 因此有几个变量）。这在SAS中很容易，因为我可以使用PROC ARIMA。

你能帮助我过渡到R吗？我导入了数据集，执行了auto.arima并分析了一些变量的p值。但是我不知道如何在接下来的26周内进行预测。任何帮助将不胜感激！

Answer 1

R有一个名为arima的内置ARIMAX过程。要获取X部分，请使用xreg=参数。如果您没有外生变量并且不使用xreg=，请注意“拦截”结果可能不表示您认为它表示的内容。

因此，如果您使用ARIMAX（1,2,3）（1,0,0）模型和因变量销售（月度数据），以及外生变量nasdaq（并且您对纳斯达克纳斯达克有预测.pred），你会这样做：

model <- arima (sales, order=c(1, 2, 3), seasonal=list (order=c(1, 0, 0), freq=12),
                xreg=nasdaq)

pred <- predict (model, newxreg=nasdaq.predict)

Answer 2

假设您的ARIMA模型正在测试，那么未来26周的预测是：

Forecastedvalue<-forecast.Arima(Testing, h=26)

希望这有帮助