与外部商业活动的时间序列

Question

我一直试图根据过去3年的数据预测一些变量，每月的季节性为12个月 我使用stl( )函数使用以下方法细分时间序列对象：

fit <- stl(data.ts, t.window=12, s.window="periodic", robust=TRUE)

其中＆＃39; data.ts＆＃39;是一个时间序列对象，然后使用以下方法预测未来12个月：

f<- forecast(fit,method="naive",h=12)

由于历史数据中没有出现一些外部事件，这几个月预测不足。 我想知道在我的时间序列预测中是否有任何方法可以捕获此类事件

Answer 1

您可以尝试使用预测包中的auto.arima或arima函数。您可以在xreg参数中使用带外部变量的df

检查一下：  https://www.otexts.org/fpp/9/1