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.
En ny algoritm TBATS (Trigonometric Exponential Smoothing State Space modell med Box-Cox transformation, ARMA fel, Trend och säsongsbetonade komponenter) REF ) introduceras för att hantera komplexa, icke-integer säsongsbundenhet.
Forecasting time series with complex seasonal patterns using exponential smoothing
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}