Инициализация прогноза с помощью пакета fable

Question

Предположим, я оцениваю с помощью пакета fable следующую модель, используя ежедневные данные за 2019 год, где x - экзогенная объясняющая переменная. Термины pdq(p = 1, d = 0, q = 0) и PDQ(P = 0, D = 0, Q = 0) означают, что это авторегрессивная модель.

library(tidyverse)
library(fable)

load(file, "Some data.RData")

fit <- dta_2019 %>%
  tsibble() %>%
  model(ar = ARIMA(y ~ x + pdq(p = 1, d = 0, q = 0) + PDQ(P = 0, D = 0, Q = 0)))

Теперь мне нужно использовать эту модель для запуска прогноза по ежедневным данным на 2020 год, но предположим, что данные начинаются в феврале 2020 года.

forecast_2020 <- fit %>%
  forecast(new_data = tsibble(dta_2020))

Насколько я понимаю, значение запаздывания y для прогноза, которое требуется, учитывая, что это авторегрессивная модель, будет последним значением, наблюдаемым в набор оценочных данных ( dta_2019 ). Можно ли инициализировать значение y чем-то другим? Я попытался включить строку в dta_2020 , которая содержит, в данном конкретном примере, наблюдение за 31 января, но в результате этого прогноз начинается 31 января.

Answer 1

Для модели ARIMA (с использованием fable::ARIMA()) вам также потребуется прогнозировать январь 2020 года, чтобы получить интересующие прогнозы на февраль 2020 года. Если экзогенный регрессор доступен для обоих месяцев, то можно рассчитать прогнозы. Требуются будущие значения вашего экзогенного регрессора x, но будущие значения y не нужны для прогнозирования.