大家。我刚开始学习时间序列。
我有来自中国的以下月度CPI数据(2010.01 - 2015.12)。
我想使用R中的ets()函数对这些数据做一些预测。
vector1 <- c(100.6, 101.2, 99.3, 100.2, 99.9, 99.4, 100.4, 100.6, 100.6, 100.7, 101.1, 100.5, 101.0, 101.2, 99.8, 100.1, 100.1, 100.3, 100.5, 100.3, 100.5, 100.1, 99.8, 100.3, 101.5, 99.9, 100.2, 99.9, 99.7, 99.4, 100.1, 100.6, 100.3, 99.9, 100.1, 100.8, 101.0, 101.1, 99.1, 100.2, 99.4, 100.0, 100.1, 100.5, 100.8, 100.1, 99.9, 100.3, 101.0, 100.5, 99.5, 99.7, 100.1, 99.9, 100.1, 100.2, 100.5, 100.0, 99.8, 100.3, 100.3, 101.2, 99.5, 99.8, 99.8, 100.0, 100.3, 100.5, 100.1, 99.7, 100.0, 100.5)
我尝试按照以下链接中的步骤操作: https://stats.stackexchange.com/questions/146098/ets-function-how-to-avoid-forecast-not-in-line-with-historical-data
代码如下:
train_ts<- ts(vector1, frequency=12)
fit2<-ets(train_ts, model="ZZZ", damped=TRUE, alpha=NULL, beta=NULL, gamma=NULL,
phi=NULL, additive.only=FALSE, lambda=TRUE,
lower=c(0.000,0.000,0.000,0.8),upper=c(0.9999,0.9999,0.9999,0.98),
opt.crit=c("lik","amse","mse","sigma","mae"), nmse=3,
bounds=c("both","usual","admissible"), ic=c("aicc","aic","bic"),
restrict=TRUE)
ets <- forecast(fit2,h=5,method ='ets')
plot(forecast(fit2))
lines(fit2$states[,1],col='red')
但是,我得到了下面看起来很奇怪的图表。 我得到alpha = 0,beta = 0和gamma = 0 ...这似乎意味着我没有趋势,没有季节性?
很抱歉,我有很多问题..
答案 0 :(得分:1)
首先,平滑参数接近零并不意味着您没有水平,趋势或季节性。它们意味着水平,趋势或季节性不会随时间而变化。请参阅https://www.otexts.org/fpp/7。
其次,您没有指定正在使用的预测包的版本,甚至您没有指定使用预测包的版本。因此,让我们使用当前版本的软件包尝试您的代码:
library(forecast)
vector1 <- c(100.6, 101.2, 99.3, 100.2, 99.9, 99.4, 100.4, 100.6,
100.6, 100.7, 101.1, 100.5, 101.0, 101.2, 99.8, 100.1, 100.1, 100.3,
100.5, 100.3, 100.5, 100.1, 99.8, 100.3, 101.5, 99.9, 100.2, 99.9,
99.7, 99.4, 100.1, 100.6, 100.3, 99.9, 100.1, 100.8, 101.0, 101.1,
99.1, 100.2, 99.4, 100.0, 100.1, 100.5, 100.8, 100.1, 99.9, 100.3,
101.0, 100.5, 99.5, 99.7, 100.1, 99.9, 100.1, 100.2, 100.5, 100.0,
99.8, 100.3, 100.3, 101.2, 99.5, 99.8, 99.8, 100.0, 100.3, 100.5,
100.1, 99.7, 100.0, 100.5)
train_ts <- ts(vector1, frequency=12)
fit2 <- ets(train_ts, damped=TRUE)
ets <- forecast(fit2, h=5)
plot(forecast(fit2))
lines(fit2$states[,1],col='red')
这对我来说没问题,与你发布的内容不一样。
states
矩阵的第一列包含系列的级别。在这种情况下,级别会像您期望的那样遍历数据的中间位置。