Моделирование Монте-Карло можно использовать для прогнозирования процесса на будущий временной горизонт. Это альтернатива прогнозированию минимальной среднеквадратической ошибки (MMSE), которая обеспечивает аналитическое прогнозное решение. Можно рассчитать прогнозы MMSE с помощью forecast.
Чтобы спрогнозировать процесс с помощью моделирования Монте-Карло:
Подгонка модели к наблюдаемой серии с помощью estimate.
Использовать наблюдаемые ряды и любые выводимые остатки и условные отклонения (рассчитанные с использованием infer) для предварительных данных.
Создание множества путей выборки по требуемому горизонту прогноза с использованием simulate.
Преимущество прогнозирования Монте-Карло состоит в том, что вы получаете полное распределение для будущих событий, а не только оценку точки и стандартную ошибку. Среднее значение моделирования аппроксимирует прогноз MMSE. Используйте 2,5-й и 97,5-й процентили реализаций моделирования в качестве конечных точек для приблизительно 95% интервалов прогноза.