Монте-Карло прогнозирование моделей условных отклонений

Прогнозы Монте-Карло

Можно использовать симуляцию Монте-Карло, чтобы спрогнозировать процесс в будущем временном горизонте. Это альтернатива прогнозированию минимальной средней квадратной ошибки (MMSE), которое предоставляет аналитическое прогнозное решение. Можно вычислить прогнозы MMSE с помощью forecast.

Чтобы спрогнозировать процесс с помощью симуляций Монте-Карло:

  • Подбор модели к вашему наблюдаемому ряду с помощью estimate.

  • Используйте наблюдаемый ряд и любые выведенные невязки и условные отклонения (рассчитаны с помощью infer) для предварительного образца данных.

  • Сгенерируйте много путей расчета по желаемому прогнозному горизонту с помощью simulate.

Преимущество прогнозирования Монте-Карло

Преимущество прогнозирования Монте-Карло в том, что вы получаете полное распределение для будущих событий, а не только оценку точки и стандартную ошибку. Средняя симуляция аппроксимирует прогноз MMSE. Используйте 2,5-й и 97,5-й процентили реализаций симуляции в качестве конечных точек для приблизительно 95% интервалов прогноза.

См. также

Объекты

Функции

Похожие примеры

Подробнее о