Estoy trabajando con la previsión de series temporales con datos de granularidad diaria y tengo una pregunta hipotética. ¿Cuál es la ventana óptima para el pronóstico de las series temporales? Digamos que tenemos datos históricos de un año, ¿cuál debería ser la ventana de previsión óptima? ¿Existe alguna literatura o regla general para lo mismo?
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
icelava
Puntos
548
Usar "ventana" para significar "cuán lejos se puede pronosticar el futuro" es un uso no estándar. "Ventana" se refiere más frecuentemente a una submuestra de la serie pasada, como en la toma de medios rodantes sobre una ventana de tres períodos. Se puede ver en las respuestas que este uso es confuso para los expertos. Le recomiendo que use el término más común "horizonte de pronóstico".
En cuanto a su pregunta: no hay un horizonte de previsión "óptimo". Se utiliza el horizonte que se necesita para los procesos posteriores que utilizan su pronóstico. Por ejemplo, yo hago pronósticos para los supermercados.
-
A veces me interesan las previsiones para los próximos cinco días (cuando se generan órdenes de reabastecimiento de los centros de distribución, ya que cada orden normalmente sólo necesita cubrir la demanda de tres a cinco días).
-
A veces estoy interesado en dos semanas (cuando se hace una optimización más elegante en la reposición).
-
A veces me interesa en tres meses (cuando planifico actividades de promoción, reducción de precios y comercialización, para notificar a los proveedores).
-
Como Notas de Aksakal a veces hay que cumplir con regulaciones que prescriben un cierto horizonte de previsión.
-
La predicción demográfica utilizará típicamente horizontes de predicción en el orden de las décadas.
-
Y el pronóstico climático puede mirar hacia adelante por siglos.
En cada caso, usted necesita previsiones para un determinado horizonte para apoyar su toma de decisiones hoy . (Un pronóstico climático con dos años de antelación no le ayudará a establecer una política hoy.) Y pronosticar más allá de lo necesario es inútil. (Ningún gerente de supermercado estará interesado en un pronóstico con dos años de anticipación. El departamento central de estrategia y planificación del minorista bien podría estarlo).
Así que: decide en base a lo que usarás el pronóstico para .
Aksakal
Puntos
11351
No creo que haya óptimo horizonte de pronóstico. Puedes hablar de máximo horizonte, por supuesto, que depende del dominio y del proceso subyacente. Por otra parte, no hay una regla general.
Por ejemplo, en algunas aplicaciones en el ámbito de las finanzas, como el mercado valor en riesgo de una cartera, es prescrito por los reguladores para producir con 1 o 10 días de antelación un 99% de confianza en el número de VaR basado en 12 meses de datos. El VaR es esencialmente una cola de la distribución de ganancias y pérdidas (o rendimientos). En este sentido, el VaR es una especie de previsión.
En muchas aplicaciones económicas, tenemos una estacionalidad anual, trimestral, mensual y semanal. Obviamente, no se pueden estimar los ajustes de la estacionalidad anual y trimestral con datos de un año. Además, preferimos tener datos sobre al menos un ciclo económico, es decir, incluir los períodos de auge y caída, lo que implica muchos años de datos. Por lo tanto, en estas aplicaciones con un año de historia, el horizonte de pronóstico se limita a un par de meses, más allá de los cuales el pronóstico es cuestionable.
Una buena analogía es la extrapolación. La extrapolación se vuelve poco fiable cuando te alejas de los puntos de datos.
Dawny33
Puntos
1811
Como @IrishStat ha dicho muy bien, un dato diario de un año sería suficiente si se ajusta a las tendencias, la actividad y la estacionalidad. Sin embargo, algunas tendencias (y/o) estacionalidad podrían no ser capturadas ni siquiera por la frecuencia diaria. Podrían requerir datos capturados cada minuto para explicar los efectos.
Por lo tanto, una regla empírica sería que si la frecuencia de los datos capturados tiene las tendencias y la estacionalidad que pueden explicar su enunciado del problema (u objetivo), entonces esa sería la ventana ideal.
Una rápida búsqueda devolvió esto pieza de literatura sobre Selección de la ventana para el pronóstico fuera de la muestra con parámetros variables en el tiempo por Atsushi y otros; hablan de un novedoso método para seleccionar el tamaño de la ventana de estimación para la previsión.
Pensé que podría ser de interés para usted, así que lo adjunté.
Owen Fraser-Green
Puntos
642
Un año de datos diarios sería insuficiente para estimar/identificar la actividad repetitiva anual. Bastaría con caracterizar la estructura del día de la semana, pero incluso entonces los efectos de las vacaciones las distorsionarían. Como señaló @stephan-kolassa, el término preferido es horizonte de previsión, no "ventana", pero yo, por mi parte, entendí lo que usted quería decir con ventana. En términos de "ventana óptima" (horizonte de pronóstico) no hay un "óptimo", pero puede haber una incertidumbre cada vez mayor que podría ser un factor atenuante al seleccionar una "ventana" u "horizonte" apropiados. Normalmente esto se establece por el objetivo/necesidad de la actividad de previsión. Ciertamente, sin incorporar los efectos semanales/mensuales/vacaciones, cualquier previsión podría estar en peligro.
