跨时态预测协调：最优组合方法与启发式替代方案
统计方法学
2023-10-30 v3
摘要
预测协调是一种预测后处理过程，旨在提高分层/分组时间序列系统（Hyndman 等，2011）基础预测的质量。文献中已考虑同期（横截面）和时间层级，但——除 Kourentzes 和 Athanasopoulos（2019）外——通常未将这两方面特征充分结合考虑。采用一种能同时处理两个预测协调维度的记号，本文给出两个新结果：（i）一种迭代式跨时态预测协调过程，它扩展并克服了 Kourentzes 和 Athanasopoulos（2019）两步过程的某些弱点；（ii）同时满足同期与时间约束的最优（最小二乘意义下）点预测的闭式表达式。通过针对 Athanasopoulos 等（2019）所考虑的澳大利亚 GDP 收入与支出侧 95 条季度时间序列的 forecasting 实验，研究了所提过程的可行性，以及其与最具性能的“单维度”（横截面或时间）预测协调过程相比的初步性能评估。
引用
@article{arxiv.2006.08570,
title = {Cross-temporal forecast reconciliation: Optimal combination method and heuristic alternatives},
author = {Tommaso Di Fonzo and Daniele Girolimetto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.08570},
year = {2023}
}
备注
Main text: 49 pages, 10 figures, 2 tables. Appendix: 68 pages, 29 figures, 17 tables