我预测4个季度使用ARIMA差异变量模型。 但是,我无法取回调整后的值,即与原始值对齐的预期预测值。
以下是我的代码:
fit<-arima(Y, order = c(1, 0, 1),seasonal = list(order = c(0L, 0L, 0L), period = NA), xreg = training, include.mean = TRUE, method = "CSS",SSinit = "Rossignol2011",0, optim.method = "L-BFGS-B", kappa = 1e6)
x<-predict(fit,n.ahead = 4,newxreg = testing)
diffinv(x,lag=1,xi=Y[n])
答案 0 :(得分:0)
让&#34; xd&#34;表示差异数据和&#34; x&#34;表示原始数据。然后xd [n] = x [n + 1] -x [n]。因此,x [n + 1] = x [n] + xd [n]。如果您将第一个差异预测的第一个元素添加到具有相同指标的真实数据中,那么您将获得下一个真实数据预测。