Preguntas etiquetadas con time-series

Actualmente estoy trabajando en una tarea de pronóstico de demanda, con datos sobre decenas de miles de productos en un par de miles de tiendas. Más específicamente, tengo unos pocos años de datos de ventas diarias por producto en cada tienda, y mi objetivo es pronosticar las ventas futuras de …

9 time-series  forecasting  predictive-models 

Estoy leyendo Thinking, Fast and Slow de Daniel Kahneman y me encontré con el siguiente texto Hace algunos años tuve una oportunidad inusual de examinar de cerca la ilusión de la habilidad financiera. Me habían invitado a hablar con un grupo de asesores de inversiones en una empresa que brindaba …

9 regression  time-series  correlation 

AIC se recomienda con frecuencia como criterio para comparar modelos para pronósticos de series de tiempo. Vea, por ejemplo, esto en el contexto de los modelos de regresión dinámica : El AIC se puede calcular para el modelo final, y este valor se puede usar para determinar los mejores predictores. …

9 time-series  cross-validation  model-selection  arima  aic 

Estoy trabajando extensamente con modelos de series de tiempo financieras, principalmente AR (I) MA y Kalman. Un problema que sigo enfrentando es la frecuencia de muestreo. Inicialmente, pensaba que si se me ofrecía la posibilidad de tomar muestras con mayor frecuencia de un proceso subyacente, debería tomar muestras con la …

9 time-series  sampling  arima 

Considere un proceso aleatorio para el cual existe la media , y es constante, para todos los tiempos , es decir, para todos los tiempos y cambios de tiempo (o "rezagos") . No impongo más condiciones en los momentos superiores ni en la función de distribución. ¿Cómo puedo describir tal …

9 time-series  terminology  stationarity  stochastic-processes 

La arimaxfunción en el TSApaquete es, que yo sepa, el único Rpaquete que se ajustará a una función de transferencia para los modelos de intervención. Sin embargo, carece de una función de predicción que a veces es necesaria. ¿Es lo siguiente una solución alternativa para este problema, aprovechando el excelente …

9 r  time-series  forecasting  arima  intervention-analysis 

Me gustaría utilizar una red neuronal para predecir series de tiempo financieras. Vengo de un entorno de TI y tengo algunos conocimientos de redes neuronales y he estado leyendo sobre estos: TDNN RNN He estado buscando paquetes R para ellos y solo encontré uno para RNN, el paquete RSNNS que …

9 time-series  forecasting  neural-networks  finance 

Estoy aprendiendo sobre la regresión. He hecho algunas regresiones transversales que están bien. Recientemente hice una simple regresión de series de tiempo. Así que tengo vectores ay & x, cada uno con 1000 observaciones. Hice una simple regresión de ols en Excel que pensé que estaba bien. Sin embargo, mi …

9 regression  time-series  descriptive-statistics 

Mis datos en bruto consisten en una serie temporal de 60 días con una tendencia a la baja. Los datos son semanales, por lo que la frecuencia se establece en 7. Calculé la diferencia de los datos que se ve así Cuando ejecuto gráficos ACF y PACF en la diferencia, …

9 r  time-series  autocorrelation 

Tengo una serie de puntos de datos en este formulario (marca de tiempo, lat, largo) para un conjunto de usuarios. Cada usuario tiene una trayectoria cuando viaja del punto A al punto B. Puede haber cualquier número de puntos de A a B. Son puntos de datos ordenados en función …

9 time-series  multivariate-analysis  data-transformation  functional-data-analysis 

En gran parte de la literatura que estoy estudiando, es uno de esos términos que ocurre con frecuencia pero sin una definición rigurosa. Específicamente, me dicen: Para variables aleatorias indexadas en el tiempo (RV) {Xt}{Xt}\{X_t\}, el modelo de descomposición aditiva se da como Xt=ll(Xt−1,Xt−2,…)+fc(Xt−1,Xt−2,…,εt,εt−1,…)Xt=ll(Xt−1,Xt−2,…)+fc(Xt−1,Xt−2,…,εt,εt−1,…)X_t = {ll}(X_{t-1}, X_{t-2}, \ldots) + {fc}(X_{t-1}, …

9 time-series  definition 

He estado lidiando con el siguiente problema. Tengo una especie de sistema de tiempo real y cada período de tiempo leo su valor actual, creando una serie de tiempo (como 1, 12, 2, 3, 5, 9, 1, ...). Me gustaría conocer métodos (estadística y aprendizaje automático) para pronosticar el siguiente …

9 time-series  machine-learning  online  forecasting 

Por ejemplo: Quiero pronosticar valores futuros de una serie temporal basados ​​en valores previos de múltiples series temporales 'utilizando un ANN y / o SVM. Las entradas serán valores rezagados de cada serie de tiempo, y las salidas serán pronósticos de un paso adelante (los pronósticos con horizontes adicionales se …

9 time-series  machine-learning  stationarity  prediction 

Estoy bastante seguro de que me falta algo obvio aquí, pero estoy bastante confundido con diferentes términos en el campo de series de tiempo. Si lo entiendo correctamente, los errores autocorrelacionados en serie son un problema en los modelos de regresión (ver, por ejemplo, aquí ). Mi pregunta ahora es …

9 time-series  autocorrelation 

Estoy desarrollando sistemas comerciales automatizados para el mercado de valores. El gran desafío ha sido el sobreajuste. ¿Puede recomendarme algunos recursos que describan métodos para medir y evitar el sobreajuste? Comencé con conjuntos de entrenamiento / validación, pero el conjunto de validación siempre se contamina. Además, los datos de la …

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