En ny innovationsstat rymdmodellering ram, som inkluderar Box-Cox transformationer, Fourier-serien med tidsvariationer koefficienter och ARMA felkorrigering, införs för prognostisering komplexa säsongstidsserier som inte kan hanteras med hjälp av befintliga prognosmodeller. Sådana komplexa tidsserier omfattar tidsserier med flera säsongsperioder, högfrekventa säsongsvariationer, icke-integersäsong och dual-kalendereffekter. Vår nya modelleringsram är ett alternativ till befintliga exponentiella utjämningsmodeller och visar sig ha många fördelar. Metoderna för initiering och uppskattning, inklusive sannolikhetsbedömning, presenteras, och analytiska uttryck för punktprognoser och intervallprognoser under antagandet av Gaussiska fel erhålls, vilket leder till en enkel, begriplig metod för att förutsäga komplexa säsongstidsserier. Vår trigonometriska formulering presenteras också som ett sätt att sönderdela komplexa säsongstidsserier, som inte kan sönderdelas med någon av de befintliga nedbrytningsmetoderna. Metoden är användbar i ett brett spektrum av tillämpningar, och vi illustrerar dess mångsidighet i tre empiriska studier där den visar utmärkta prognosresultat över en rad förutsägelser horisonter. Dessutom visar vi att vår trigonometriska nedbrytning leder till identifiering och utvinning av säsongskomponenter, som annars inte syns i själva tidsserien.
De Livera et al har utvecklat en mer flexibel och parsimonisk version av ett ramverk för rymdmodellering av innovationstillstånd. Ref, som syftar till att ta itu med olika utmaningar i samband med säsongstidsserier, t.ex. modellering av flera säsongsperioder, säsongsvariationer som inte är integrerade, och kalendereffekter.
Forecasting time series with complex seasonal patterns using exponential smoothing
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}