28 апреля ездил в Бельгию, в университет города Гент, делал презентацию на животрепещущую тему — «Trace Forecast Likelihood for Time Series Models Estimation», что в переводе на русский означает примерно «Траекторная функция правдоподобия в оценке моделей временных рядов». Аудитория состояла чуть более, чем полностью из специалистов в области оптимизаций и симуляций, поэтому пришлось идти издалека […]
Экстраполяционные методы
Complex Exponential Smoothing (working paper)
Какое-то время назад на сайте ResearchGate я разметил рабочую версию статьи «Complex Exponential Smoothing». Статья написана мной в соавторстве с Никосом Курентзесом (Nikolaos Kourentzes), естественно, на английском языке, и нацелена на статистический журнал. Посвящена она новому подходу к моделированию временных рядов и прогнозированию, использующему термин «информационный потенциал». На основе него предложена модель комплексного экспоненциального сглаживания, […]
Smooth — новый пакет для R
Давно ничего не появлялось на страницах этого блога. Пора бы исправить этот пробел. Сегодня, 30 января 2016 года, начинает свою жизнь пакет для R под названием «smooth». Пока что он публикуется только на сайте github.com, но в перспективе он появится и в CRAN, что облегчит многим жизнь и позволит забыть о всяких Rtools и devtools. […]
TStools v1.6 и функция es()
С момента последней записи о функции es() прошло уже достаточно времени, и, конечно же, я не бездельничал, а она не стояла на месте. Что же нового появилось? Давайте посмотрим. Построение прогнозных интервалов. Пока что с помощью функции можно получать полупараметрические и непараметрические интервалы. Первые используют ковариационную матрицу многошаговых ошибок (см. Продвинутые методы оценки), вторые используют […]
Обновления в функции «es» в R
С момента последней записи о функции экспоненциального сглаживания в R прошло уже почти два месяца. А за это время в функции произошёл ряд изменений: Я её переименовал из «ets2» в более благозвучное es() — «Exponential Smoothing»; Функция теперь позволяет использовать экзогенные переменные. Делается это через параметр xreg. В параметр можно подавать как вектора (то есть […]
Распределение ошибок в ETS
Ещё в самом начале, когда я стал изучать подход пространства состояний к экспоненциальному сглаживанию, меня удивила одна вещь: Роб Хайндман и др. в книге «Forecasting with Exponential Smoothing» предполагали везде в своих выкладках, что ошибки в моделях распределены нормально. Ну, это вообще само по себе популярное предположение относительно ошибок, но речь сейчас не о том, […]
Функция es для R
Данная статья многим может показаться совершенно непонятной. Оно и не удивительно, к моделям экспоненциального сглаживания мы ещё в учебнике не подобрались, а вот программу для них уже обсуждаем… Что же поделаешь?! Жизнь жестока! Итак, в R для построения моделей экспоненциального сглаживания существует прекрасная функция ets() из пакета forecast, которым занимается Rob J.Hyndman. Пакет находится в […]
ISF 2015, Риверсайд, США
Закончился междунарнодный симпозиум по прогнозированию, который в этом году проходил в США, городе Риверсайд. Путь до этого места не близкий, разница во времени с Великобританией – восемь часов, а с Санкт-Петербургом – и того больше: десять. Но оно того стоило! Вообще симпозиум был очень плодотворным и интересным. Доклады были на совершенно разные темы: прогнозирование климата, […]
Презентация на семинаре департамента «Management Science»
Сегодня я сделал презентацию своей работы («Комплексное экспоненциальное сглаживание») на семинаре в Ланкастерском Университете. Присутствовали преподаватели и PhD-студенты департамента Менеджмент Сайнс (Management Science). Получилось, вроде бы, неплохо. Правда, я утром сообразил, что подготовил презентацию по теме, несколько отличающейся от анонсированной, а уже на месте оказалось, что Dropbox не обновил файл с презентацией до последней версии. В […]
ARIMA, ETS и определение сезонности
В одном из последних исследований мне потребовалось сгенерировать много временных рядов, используя модель экспоненциального сглаживания (ETS). В какой-нибудь будущей статье на сайте я обязательно подробней расскажу об этой модели, сейчас же главная мысль — это то, что с помощью неё можно генерировать сезонные / не сезонные данные, а так же с трендом / без тренда. […]