Question

我正致力于构建时间序列模型。

但是，我无法理解simulate函数与forecast包中的forecast函数之间的区别。

假设我构建了一个arima模型，并希望用它来模拟未来的值长达10年。数据是每小时一次，我们有一年的数据。

当使用forecast预测接下来的1000步预测时，我得到了以下图表。

使用预测方法

然后我使用simulate函数来模拟接下来的1000个模拟值并获得以下图表。

使用模拟方法

红线后的数据点是模拟数据点。

在后一个例子中，我使用以下代码来模拟未来的值。

simulate(arima1, nsim=1000, future=TRUE, bootstrap=TRUE))

其中arima1是我训练过的arima模型，使用自举残差，因为模型残差不是很正常。

forecast包中的每个定义，future=TRUE表示我们正在根据历史数据模拟未来的值。

谁能告诉我这两种方法有什么区别？为什么simulate()给出了更加真实的结果，但forecast()的预测值在几次迭代后收敛到一个常数（simulate()的结果没有太大的波动）？