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使用auto.arima和xreg（解释变量）进行R时间序列预测

rtime-seriesforecasting
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我有很多时间序列（零售数据），我想为它们所有做出预测。

例如，让我们来看看其中一个：

 x <- c(1774, 1706, 1288, 1276, 2350, 1821, 1712, 1654, 1680, 1451, 
 1275, 2140, 1747, 1749, 1770, 1797, 1485, 1299, 2330, 1822, 1627, 
 1847, 1797, 1452, 1328, 2363, 1998, 1864, 2088, 2084, 594, 884, 
 1968, 1858, 1640, 1823, 1938, 1490, 1312, 2312, 1937, 1617, 1643, 
 1468, 1381, 1276, 2228, 1756, 1465, 1716, 1601, 1340, 1192, 2231, 
 1768, 1623, 1444, 1575, 1375, 1267, 2475, 1630, 1505, 1810, 1601, 
 1123, 1324, 2245, 1844, 1613, 1710, 1546, 1290, 1366, 2427, 1783, 
 1588, 1505, 1398, 1226, 1321, 2299, 1047, 1735, 1633, 1508, 1323, 
 1317, 2323, 1826, 1615, 1750, 1572, 1273, 1365, 2373, 2074, 1809, 
 1889, 1521, 1314, 1512, 2462, 1836, 1750, 1808, 1585, 1387, 1428, 
 2176, 1732, 1752, 1665, 1425, 1028, 1194, 2159, 1840, 1684, 1711, 
 1653, 1360, 1422, 2328, 1798, 1723, 1827, 1499, 1289, 1476, 2219, 
 1824, 1606, 1627, 1459, 1324, 1354, 2150, 1728, 1743, 1697, 1511, 
 1285, 1426, 2076, 1792, 1519, 1478, 1191, 1122, 1241, 2105, 1818, 
 1599, 1663, 1319, 1219, 1452, 2091, 1771, 1710, 2000, 1518, 1479, 
 1586, 1848, 2113, 1648, 1542, 1220, 1299, 1452, 2290, 1944, 1701, 
 1709, 1462, 1312, 1365, 2326, 1971, 1709, 1700, 1687, 1493, 1523, 
 2382, 1938, 1658, 1713, 1525, 1413, 1363, 2349, 1923, 1726, 1862, 
 1686, 1534, 1280, 2233, 1733, 1520, 1537, 1569, 1367, 1129, 2024, 
 1645, 1510, 1469, 1533, 1281, 1212, 2099, 1769, 1684, 1842, 1654, 
 1369, 1353, 2415, 1948, 1841, 1928, 1790, 1547, 1465, 2260, 1895, 
 1700, 1838, 1614, 1528, 1268, 2192, 1705, 1494, 1697, 1588, 1324, 
 1193, 2049, 1672, 1801, 1487, 1319, 1289, 1302, 2316, 1945, 1771, 
 2027, 2053, 1639, 1372, 2198, 1692, 1546, 1809, 1787, 1360, 1182, 
 2157, 1690, 1494, 1731, 1633, 1299, 1291, 2164, 1667, 1535, 1822, 
 1813, 1510, 1396, 2308, 2110, 2128, 2316, 2249, 1789, 1886, 2463, 
 2257, 2212, 2608, 2284, 2034, 1996, 2686, 2459, 2340, 2383, 2507, 
 2304, 2740, 1869, 654, 1068, 1720, 1904, 1666, 1877, 2100, 504, 
 1482, 1686, 1707, 1306, 1417, 2135, 1787, 1675, 1934, 1931, 1456)

我想使用auto.arima模型进行预测：

y=auto.arima(x)
plot(forecast(y,h=30))
points(1:length(x),fitted(y),type="l",col="green")

enter image description here

在指数280-300附近有异常高的销售额。我知道，那里曾经有一些节日。

我想将它们作为解释变量输入到我的预测模型中。

我有一个名为“holiday”的向量，其中TRUE表示解释变量。

holiday <- rep(
  c(
    FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE,
    TRUE, FALSE
  ),
  c(30L, 1L, 260L, 1L, 5L, 1L, 1L, 1L, 6L, 1L, 11L)
)

我尝试为模型添加解释性日期：

> auto.arima(x, stepwise=FALSE,approx=FALSE, xreg=holiday)
Series: x 
ARIMA(2,1,3)                    

Coefficients:
          ar1      ar2      ma1     ma2      ma3    holiday
      -0.4682  -0.9568  -0.2008  0.4029  -0.8424  -354.5092
s.e.   0.0173   0.0169   0.0398  0.0338   0.0412   112.5610

sigma^2 estimated as 85849:  log likelihood=-2245.74
AIC=4505.49   AICc=4505.85   BIC=4531.8

看起来它正在工作，但当我尝试绘制时，它会出现错误：

y<-auto.arima(x, stepwise=FALSE,approx=FALSE, xreg=holiday)
> plot(forecast(y,h=30))
Error in plot(forecast(y, h = 30)) : 
  error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'plot': Error     in forecast.Arima(y, h = 30) : No regressors provided

也许我做错了什么？我该如何将解释变量添加到模型中，然后绘制预测图？

1个回答
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您还需要在预测期内提供回归器的值：

fcast <- forecast(y, h=30, xreg=data.frame(holiday=rep(FALSE,30)))
fcast
plot(fcast)
谢谢您，但我又出现了一个错误： xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) 中的错误: “x”是一个列表，但没有组件“x”和“y”。 - Marta
谢谢你！也许有另一种方法可以使用forecast()函数来完成这个任务吗？我需要一个像我之前提问中那样的图表：时间序列和预测连续在一个图表中，并带有置信区间。 - Marta
谢谢！只有一个小修正：应该是plot(fcast)，而不是plot(fcast$pred)。 - Marta
我理解的是，当提供了xreg时，h将被忽略？我认为它会从xreg数据的长度中获取预测时间范围的长度。 - Josh Hansen
@JoshHansen：确实是这样。这里是?auto.Arima的说明：“如果使用了xreg，则忽略h，预测期数设置为 xreg 的行数。” - Stephan Kolassa
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