Model Volatilitas Clustering: EWMA dan GARCH (1,1) Volatilitas clustering adalah salah satu karakteristik data keuangan yang paling penting, dan menggabungkannya dalam model kita dapat menghasilkan perkiraan risiko yang lebih realistis. Pengelompokan volatilitas terbukti dari fakta bahwa volatilitas hari ini berkorelasi positif dengan volatilitas hari ini. Jadi, jika kemarin mengamati volatilitas tinggi, hari ini juga kita cenderung mengamati volatilitas tinggi. Ini berarti bahwa volatilitas bergantung pada volatilitas masa lalu (volatilitas bersyarat). Ada dua metode untuk menghitung ini: Exponential Weighted Moving Average (EWMA) EWMA adalah metode yang sering digunakan untuk memperkirakan volatilitas keuntungan finansial. Metode penghitungan varians bersyarat (volatilitas) ini memberi bobot lebih pada pengamatan saat ini daripada pengamatan sebelumnya. Estimasi EWMA adalah sebagai berikut: r mewakili imbal hasil. Adalah faktor peluruhan, juga dikenal sebagai penghalusan smoothing. Faktor ini menentukan skema pembobotan eksponensial yang menurun secara eksponensial. Dengan cara ini, akun EWMA memperhitungkan variasi waktu. Memastikan bahwa varians hari ini berkorelasi positif dengan volatilitas kemarin. Lambda tinggi menunjukkan peluruhan lambat dalam rangkaian, yaitu varians tinggi akan cenderung bertahan untuk waktu yang lebih lama. RiskMetrics menggunakan lambda 0,94 yang sesuai untuk menganalisis data harian. EWMA sebenarnya adalah subset dari GARCH (1,1). Pelajari lebih lanjut tentang EWMA Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH (1,1)) GARCH adalah model lain untuk memperkirakan volatilitas yang menangani masalah clustering volatilitas. GARCH berasal dari ARCH, yaitu Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. AR berarti modelnya adalah model autoregresif dalam kuadrat kembali, yaitu ada korelasi positif antara risiko kemarin dan risikonya saat ini. Bersyarat berarti bahwa volatilitas tahun depan bergantung pada informasi yang tersedia pada periode ini. Heteroskedastisitas berarti volatilitas non-konstan. Ini berarti bahwa deret waktu dari variabel acak memiliki variasi waktu. G singkatan dari Generalized, yang berarti versi generasinya yang dapat menjelaskan berbagai faktor di pasar yang berbeda. Bentuk GARCH model yang paling umum adalah GARCH (1,1). Model ini direpresentasikan sebagai: Konsep kunci di sini adalah bahwa volatilitas adalah fungsi kuadrat tertinggal dan variasi tertinggal. Istilah (1,1) menunjukkan lag 1 ini untuk setiap varian kuadrat dan kuadrat dari hari sebelumnya. Di mana: adalah berat untuk kembalian kuadrat yang tertinggal adalah berat untuk varian tertinggal adalah konstanta yang sama dengan x VL dimana VL adalah varians jangka panjang dan merupakan bobotnya Analisis Seri Waktu: Analisis bilangan Primer Time adalah subjek yang kompleks namun, singkatnya , Ketika kita menggunakan teknik cross-sectional biasa seperti regresi pada data time series, variabel dapat tampak lebih signifikan daripada sebenarnya dan kita tidak memanfaatkan informasi korelasi serial dalam data yang diberikan. Apa itu Seri Waktu Banyak kumpulan data bersifat cross-sectional dan mewakili satu irisan waktu tertentu. Namun, kami juga mengumpulkan data selama beberapa periode - data penjualan mingguan, misalnya. Ini adalah contoh data deret waktu. Analisis deret waktu adalah cabang statistik khusus yang digunakan secara luas di bidang-bidang seperti Ekonometrika dan Riset Operasi. Sayangnya, sebagian besar Peneliti Pemasaran dan Ilmu Data masih memiliki sedikit keterpaparan terhadapnya. Serta lihat, ini memiliki banyak aplikasi yang sangat penting bagi pemasar. Hanya untuk mendapatkan istilah kami lurus, di bawah ini adalah ilustrasi sederhana tentang seperti data file rangkaian waktu. Kolom berlabel DATE adalah variabel tanggal dan sesuai dengan ID responden dalam data penelitian survei. MINGGU, nomor urut setiap minggu, disertakan karena menggunakan kolom ini daripada tanggal yang sebenarnya dapat membuat grafik tidak berantakan. Nomor urut juga dapat berfungsi sebagai variabel tren pada model deret waktu tertentu. PENJUALAN adalah jumlah paket yang terjual setiap minggunya. Saya harus mencatat bahwa unit analisis tidak harus menjadi merek dan dapat mencakup konsumen individual atau kelompok konsumen yang perilakunya diikuti dari waktu ke waktu. Tapi pertama, mengapa kita perlu membedakan antara analisis cross-sectional dan time series Karena beberapa alasan, salah satu tujuan penelitian kita biasanya berbeda. Cara lain adalah bahwa kebanyakan metode statistik yang kita pelajari di perguruan tinggi dan memanfaatkan riset pemasaran ditujukan untuk data cross-sectional, dan jika kita menerapkannya pada data deret waktu, hasil yang kita dapatkan mungkin menyesatkan. Waktu adalah dimensi dalam data yang perlu kita perhitungkan. Analisis deret waktu adalah subjek yang kompleks namun, singkatnya, bila kita menggunakan teknik cross-sectional biasa seperti regresi pada data deret waktu: Kesalahan standar bisa jauh. Lebih sering daripada tidak, nilai p akan terlalu kecil dan variabel dapat tampak lebih signifikan daripada sebenarnya. Pada beberapa kasus, koefisien regresi dapat sangat bias dan Kami tidak memanfaatkan informasi korelasi serial dalam data yang diberikan. Untuk kembali ke contoh data kami, satu tujuan mungkin adalah untuk meramalkan penjualan merek kami. Ada banyak cara untuk melakukan ini dan yang paling mudah adalah analisis univariat, di mana kita pada dasarnya mengekstrapolasi data masa depan dari data sebelumnya. Dua metode seri waktu univariat yang populer adalah Exponential Smoothing (misalnya Holt-Winters) dan ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Pada contoh yang ditunjukkan pada Gambar 1, satu tahun (52 minggu) data penjualan historis telah digunakan untuk meramalkan penjualan seperempat (12 minggu) di depan dengan model ARIMA. Jelas, ada risiko dalam mengasumsikan masa depan akan seperti masa lalu tapi, untungnya, kita juga dapat memasukkan variabel penyebab (prediktor) untuk membantu mengurangi risiko ini. Tapi selain meningkatkan keakuratan prakiraan kami, tujuan lain mungkin untuk memahami aktivitas pemasaran mana yang paling mempengaruhi penjualan. Variabel kausal biasanya mencakup data seperti GRP dan harga dan juga dapat menggabungkan data dari survei konsumen atau variabel eksogen seperti PDB. Analisis semacam ini disebut Market Response atau Marketing Mix modeling dan merupakan komponen utama analisis ROMI (Return on Marketing Investment). Mereka dapat dianggap sebagai analisis kunci driver untuk data time series. Temuan ini sering digunakan dalam simulasi untuk mencoba menemukan bauran pemasaran yang optimal. Transfer Function Model. ARMAX dan Dynamic Regression adalah istilah yang mengacu pada prosedur regresi khusus yang dikembangkan untuk data time series. Ada metode yang lebih canggih, di samping itu, dan sedikit sentuhan pada beberapa hanya sedikit. Beberapa Seri Waktu Anda mungkin perlu menganalisis beberapa seri waktu secara simultan, mis. Penjualan merek dan pesaing utama Anda. Gambar 2 di bawah ini adalah contoh dan menunjukkan data penjualan mingguan untuk tiga merek selama periode satu tahun. Karena pergerakan penjualan merek yang bersaing satu sama lain biasanya akan berkorelasi seiring berjalannya waktu, seringkali akan masuk akal, dan lebih ketat secara statistik, untuk menyertakan data untuk semua merek utama dalam satu model daripada menjalankan model terpisah untuk setiap merek. Vector Autoregression (VAR), Vector Error Correction Model (VECM) dan kerangka State Space yang lebih umum adalah tiga pendekatan yang sering digunakan untuk analisis deret waktu. Data kausal dapat dimasukkan dan Market ResponseMarketing Mix pemodelan dilakukan. Ada beberapa metode tambahan yang relevan dengan riset pemasaran dan ilmu data yang sekarang dideskripsikan secara singkat. Model Panel mencakup penampang melintang dalam analisis deret waktu. Data penjualan dan pemasaran untuk beberapa merek, misalnya, dapat ditumpuk di atas satu sama lain dan dianalisis secara bersamaan. Pemodelan panel memungkinkan analisis tingkat kategori dan juga sangat berguna bila data jarang terjadi (mis. Bulanan atau kuartalan). Analisis longitudinal adalah istilah generik dan kadang-kadang membingungkan yang dapat merujuk pada pemodelan Panel dengan sejumlah kecil periode (panel pendek), serta Measures berulang, Analisis Kurva Pertumbuhan atau Analisis Multilevel. Secara literal, analisis data time series selalu banyak tapi banyak pihak yang berwenang menyebutkan istilah tersebut untuk analisis data dengan banyak periode waktu (misalnya gt 25). Structural Equation Modelling (SEM) adalah salah satu metode yang banyak digunakan dalam pemodelan Growth Curve dan analisis longitudinal lainnya. Survival Analysis adalah cabang statistik untuk menganalisa perkiraan lamanya waktu sampai satu atau lebih peristiwa terjadi, seperti kematian dalam organisme biologis dan kegagalan dalam sistem mekanis. Ini juga disebut Analisis Durasi Analisis Ekonomi dan Peristiwa Sejarah dalam Sosiologi. Hal ini sering digunakan dalam analisis churn pelanggan. Dalam beberapa kasus, satu model tidak sesuai dengan keseluruhan rangkaian dengan baik karena perubahan struktural dalam rangkaian, dan parameter model akan bervariasi sepanjang waktu. Ada banyak tes dan model breakpoint (misalnya State Space. Switching Regression) yang tersedia untuk keadaan ini. Anda mungkin juga memperhatikan bahwa penjualan, aktivitas call center atau rangkaian data lainnya yang Anda jelajahi menunjukkan kelompok volatilitas. Artinya, mungkin ada periode di mana angka-angka bergerak naik turun dengan cara yang jauh lebih ekstrem daripada periode lainnya. Gambar 3 memberi ilustrasi pola semacam ini. Dalam kasus ini, Anda harus mempertimbangkan kelas model dengan nama terlarang GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Model ARCH dan GARCH awalnya dikembangkan untuk pasar keuangan namun dapat digunakan untuk data deret jenis lain saat volatilitas diminati. Volatilitas bisa jatuh ke dalam banyak pola dan, karenanya, ada banyak rasa model GARCH. Variabel kausal dapat disertakan. Ada juga ekstensi multivariat (MGARCH) jika Anda memiliki dua atau lebih rangkaian yang ingin Anda analisis bersama. Ekonometrika Non-Parametrik adalah pendekatan yang sangat berbeda untuk mempelajari deret waktu dan data longitudinal yang sekarang mendapat banyak perhatian karena data yang besar dan daya komputasi yang lebih besar yang sekarang kita nikmati. Metode ini semakin memungkinkan dan berguna sebagai alternatif metode yang lebih dikenal seperti yang dijelaskan dalam artikel ini. Pembelajaran Mesin (misal: Jaringan Syaraf Tiruan) juga berguna dalam beberapa keadaan namun hasilnya sulit untuk ditafsirkan - mereka memprediksi dengan baik namun mungkin tidak membantu kita memahami mekanisme yang dihasilkan pada data (the Why). Sampai batas tertentu, kelemahan ini juga berlaku untuk teknik non-parametrik. Sebagian besar metode yang saya sebutkan adalah teknik Time Domain. Kelompok metode lain yang dikenal dengan Frekuensi Domain. Memainkan peran yang lebih terbatas dalam Riset Pemasaran. Saya hampir tidak menggores permukaan seperangkat teknik yang kaya dan beragam yang baru bagi kebanyakan Peneliti Pemasaran dan Ilmu Data, namun semakin penting bagi pekerjaan kita. Bagi pembaca yang ingin belajar lebih banyak tentang metode ini, sekarang ada kursus online dan banyak buku teks pendahuluan yang sangat bagus, serta topik-topik khusus yang mencakup secara mendalam. Bio: Kevin Gray adalah presiden Cannon Gray. Sebuah ilmu pemasaran dan analisis konsultasi. Asli. Diedit dengan izin. Bagaimana Membuat Model ARIMA untuk Peramaman Time Series dengan Python Metode statistik populer dan banyak digunakan untuk peramalan time series adalah model ARIMA. ARIMA adalah akronim yang merupakan singkatan dari AutoRegressive Integrated Moving Average. Ini adalah kelas model yang menangkap rangkaian struktur temporal standar yang berbeda dalam data deret waktu. Dalam tutorial ini, Anda akan menemukan bagaimana mengembangkan model ARIMA untuk data time series dengan Python. Setelah menyelesaikan tutorial ini, Anda akan tahu: Tentang model ARIMA, parameter yang digunakan dan asumsi yang dibuat oleh model. Bagaimana menyesuaikan model ARIMA dengan data dan menggunakannya untuk membuat prakiraan. Cara mengkonfigurasi model ARIMA pada masalah deret waktu Anda. Mari mulai. Model Moving Average Autoregressive Integrated Model ARIMA adalah kelas model statistik untuk menganalisa dan meramalkan data deret waktu. Ini secara eksplisit memenuhi seperangkat struktur standar dalam data deret waktu, dan dengan demikian menyediakan metode sederhana namun canggih untuk membuat perkiraan waktu seri yang terampil. ARIMA adalah akronim yang merupakan singkatan dari AutoRegressive Integrated Moving Average. Ini adalah generalisasi dari Moving Average AutoRegressive yang sederhana dan menambahkan gagasan integrasi. Akronim ini bersifat deskriptif, menangkap aspek kunci dari model itu sendiri. Secara singkat, mereka adalah: AR. Autoregresi Model yang menggunakan hubungan ketergantungan antara pengamatan dan beberapa pengamatan tertinggal. Saya. Terpadu. Penggunaan differencing pengamatan mentah (misalnya mengurangkan pengamatan dari pengamatan pada langkah waktu sebelumnya) untuk membuat stasioner stasioner waktu. MA. Moving Average. Model yang menggunakan ketergantungan antara pengamatan dan kesalahan residual dari model rata-rata bergerak diterapkan pada pengamatan yang tertinggal. Masing-masing komponen ini secara eksplisit ditentukan dalam model sebagai parameter. Notasi standar digunakan untuk ARIMA (p, d, q) dimana parameternya diganti dengan nilai integer untuk segera menunjukkan model ARIMA spesifik yang digunakan. Parameter model ARIMA didefinisikan sebagai berikut: h. Jumlah lag pengamatan termasuk dalam model, juga disebut lag order. D. Sering kali pengamatan mentah dibedakan, juga disebut tingkat differencing. Q. Ukuran jendela rata-rata bergerak, juga disebut urutan moving average. Model regresi linier dikonstruksi termasuk jumlah dan jenis istilah yang ditentukan, dan datanya disusun dengan tingkat perbedaan untuk membuatnya stasioner, yaitu menghilangkan tren dan struktur musiman yang secara negatif mempengaruhi model regresi. Nilai 0 dapat digunakan untuk parameter, yang mengindikasikan tidak menggunakan elemen model. Dengan cara ini, model ARIMA dapat dikonfigurasi untuk menjalankan fungsi model ARMA, dan bahkan model AR, I, atau MA sederhana. Mengadopsi model ARIMA untuk rangkaian waktu mengasumsikan bahwa proses mendasar yang menghasilkan pengamatan adalah proses ARIMA. Ini mungkin tampak jelas, namun membantu memotivasi kebutuhan untuk mengkonfirmasi asumsi model dalam pengamatan mentah dan kesalahan residu prakiraan dari model. Selanjutnya, mari kita lihat bagaimana kita bisa menggunakan model ARIMA dengan Python. Kita akan mulai dengan memuat deret waktu univariat sederhana. Hentikan Belajar Time Series Peramalan jalan yang lambat Sign-up dan dapatkan Time-Time Forecasting Time-Time 7 hari GRATIS Anda akan mendapatkan:. Satu pelajaran setiap hari dikirim ke kotak masuk Anda. PDF ebook eksklusif yang berisi semua pelajaran. Kepercayaan diri dan keterampilan untuk bekerja melalui proyek Anda sendiri Shampoo Sales Dataset Dataset ini menjelaskan jumlah penjualan sampo bulanan selama periode 3 tahun. Unit tersebut merupakan jumlah penjualan dan ada 36 pengamatan. Dataset asli dikreditkan ke Makridakis, Wheelwright, dan Hyndman (1998). Download dataset dan letakkan di direktori kerja Anda saat ini dengan nama sampul 8220 shampoo-sales. csv 8220. Berikut adalah contoh pemuatan dataset Shampoo Sales dengan Pandas dengan fungsi khusus untuk mengurai bidang tanggal-waktu. Dataset adalah baselined dalam tahun yang sewenang-wenang, dalam hal ini 1900. Pertama, kita mendapatkan garis plot dari kesalahan residual, menunjukkan bahwa masih ada beberapa informasi tren tidak ditangkap oleh model. ARMA Fit Residual Error Line Plot Selanjutnya, kita mendapatkan plot kerapatan dari nilai error residual, menunjukkan kesalahannya adalah Gaussian, tapi mungkin tidak berpusat pada nol. ARMA Fit Residual Error Density Plot Distribusi kesalahan residual ditampilkan. Hasilnya menunjukkan bahwa memang ada bias dalam prediksi (mean non-nol pada residual). Perhatikan, bahwa walaupun di atas kita menggunakan keseluruhan dataset untuk analisis deret waktu, idealnya kita akan melakukan analisis ini hanya pada dataset pelatihan saat mengembangkan model prediktif. Selanjutnya, mari kita lihat bagaimana kita bisa menggunakan model ARIMA untuk membuat prakiraan. Model ARIMA Rolling Forecast Model ARIMA dapat digunakan untuk memperkirakan langkah waktu di masa depan. Kita bisa menggunakan fungsi predict () pada objek ARIMARESults untuk membuat prediksi. Ini menerima indeks langkah waktu untuk membuat prediksi sebagai argumen. Indeks ini relatif terhadap awal dataset pelatihan yang digunakan untuk membuat prediksi. Jika kita menggunakan 100 pengamatan dalam dataset pelatihan agar sesuai dengan model, maka indeks langkah waktu berikutnya untuk membuat prediksi akan ditentukan pada fungsi prediksi sebagai start101, end101. Ini akan mengembalikan sebuah array dengan satu elemen yang berisi prediksi. Kami juga lebih memilih nilai perkiraan untuk berada dalam skala asli, jika kita melakukan differencing apapun (dgt0 saat mengkonfigurasi model). Hal ini dapat ditentukan dengan menetapkan argumen typ ke nilai 8216levels8217. Typ8217levels8217. Sebagai alternatif, kita dapat menghindari semua spesifikasi ini dengan menggunakan ramalan () fungsi, yang melakukan perkiraan satu langkah menggunakan model. Kita dapat membagi dataset pelatihan menjadi set tes dan kereta api, gunakan kereta set agar sesuai dengan model, dan buat prediksi untuk setiap elemen pada rangkaian tes. Sebuah ramalan rolling diperlukan mengingat ketergantungan pada pengamatan pada langkah-langkah waktu sebelumnya untuk differencing dan model AR. Cara mentah untuk melakukan ramalan rolling ini adalah menciptakan kembali model ARIMA setelah setiap pengamatan baru diterima. Kami mencatat secara manual semua pengamatan dalam daftar yang disebut sejarah yang diunggulkan dengan data pelatihan dan pengamatan baru ditambahkan setiap iterasi. Menempatkan ini semua bersama-sama, di bawah ini adalah contoh dari ramalan rolling dengan model ARIMA dengan Python. Plot garis dibuat menunjukkan nilai yang diharapkan (biru) dibandingkan prediksi ramalan bergulir (merah). Kita bisa melihat nilai-nilai menunjukkan beberapa tren dan berada dalam skala yang benar. ARIMA Rolling Forecast Line Plot Model dapat menggunakan tuning lebih lanjut dari parameter p, d, dan bahkan mungkin. Mengkonfigurasi Model ARIMA Pendekatan klasik untuk menyesuaikan model ARIMA adalah mengikuti Metodologi Box-Jenkins. Ini adalah proses yang menggunakan analisis deret waktu dan diagnostik untuk menemukan parameter yang baik untuk model ARIMA. Singkatnya, langkah-langkah dari proses ini adalah sebagai berikut: Identifikasi Model. Gunakan statistik plot dan ringkasan untuk mengidentifikasi elemen tren, musiman, dan autoregression untuk mendapatkan gambaran tentang perbedaan dan ukuran lag yang akan dibutuhkan. Estimasi Parameter Gunakan prosedur yang tepat untuk menemukan koefisien model regresi. Memeriksa Model Gunakan plot dan uji statistik dari kesalahan residual untuk menentukan jumlah dan jenis struktur temporal yang tidak ditangkap oleh model. Proses diulang sampai tingkat kesesuaian yang diinginkan tercapai pada pengamatan sampel atau sampel di luar sampel (misalnya kumpulan data pelatihan atau pengujian). Prosesnya dijelaskan dalam buku teks klasik 1970 tentang topik berjudul Time Series Analysis: Forecasting and Control oleh George Box dan Gwilym Jenkins. Edisi ke 5 yang diperbarui sekarang tersedia jika Anda tertarik untuk masuk lebih dalam ke jenis model dan metodologi ini. Mengingat bahwa model dapat disesuaikan dengan efisien pada kumpulan data deret berukuran sederhana, parameter pencarian grid dari model dapat menjadi pendekatan yang berharga. Dalam tutorial ini, Anda menemukan bagaimana mengembangkan model ARIMA untuk peramalan deret waktu dengan Python. Secara khusus, Anda belajar: Tentang model ARIMA, bagaimana bisa dikonfigurasi, dan asumsi yang dibuat oleh model. Cara melakukan analisa deret waktu cepat menggunakan model ARIMA. Cara menggunakan model ARIMA untuk memperkirakan dari prediksi sampel. Apakah Anda memiliki pertanyaan tentang ARIMA, atau tentang tutorial ini Ajukan pertanyaan Anda di komentar di bawah ini dan saya akan melakukan yang terbaik untuk dijawab. Ingin Mengembangkan Prediksi Seri Waktu dengan Python Kembangkan Prakiraan Anda Sendiri di Menit hanya dengan beberapa baris kode python Ini mencakup tutorial belajar mandiri dan proyek end-to-end pada topik seperti: Memuat data. Visualisasi. Pemodelan Penyetelan algoritma dan banyak lagi. Akhirnya Bawa Peramalan Time Series ke Proyek Anda Sendiri Lewati Akademisi. Hasil saja Kevin January 17, 2017 at 12:58 am Memberi saya banyak kesalahan: Traceback (panggilan terakhir terakhir): File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, line 2276, dalam konverter dateparser (datecols), errors8217ignore8217) File 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, Line 6, dalam parser kembali datetime. strptime (82161908217x, 8216Y-m8217) TypeError: strptime () argumen 1 harus str, tidak numpy. ndarray Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi: Traceback (panggilan terakhir terakhir): File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, baris 2285, dalam konverter dayfirstdayfirst), File 8220pandassrcinference. pyx8221, baris 841, di pandas. lib. tryparsedates (pandaslib. c: 57884) File 8220pandassrcinference. pyx8221, baris 838, di pandas. lib. tryparsedates (pandaslib. c: 57802) File 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, baris 6, dalam parser kembali datetime. strptime (82161908217x, 8216Y-m8217) File 8220Userskevinoost Anacondalibpython3.5strptime. py8221, baris 510, dalam strptimedatetime tt, fraksi strptime (datastring, format) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5strptime. py8221, line 343, dalam strptime (datastring, format)) ValueError: data waktu 8216190Sales of shampoo selama periode tiga tahun8217 Tidak cocok dengan format 8216Y-m8217 Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi: Traceback (panggilan terbaru terakhir): File 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, baris 8, dalam seri readcsv (8216shampoo-sales. csv8217, header0, parsedates0, indexcol0, SqueezeTrue, dateparserparser) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, baris 562, di parserf kembali baca (filepathorbuffer, kwds) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, baris 325, di baca kembali parser. read () File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site - Packagespandasioparsers. py8221, baris 815, di baca ret self. engine. read (nrows) File 8220Userskev Inoostanacondalibpypython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, line 1387, di indeks baca, nama self. makeindex (data, alldata, nama) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, line 1030, di indeks makeindex self. aggindex (indeks) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3. 5site-packagespandasioparsers. py8221, line 1111, di aggindex arr self. dateconv (arr) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, line 2288, di converter return genericparser (dateparser, datecols) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasiodateconverters. py8221, line 38 , Dalam genericparser resultsi parsefunc (args) File 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, baris 6, dalam parser kembali datetime. strptime (82161908217x, 8216Y-m8217) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5strptime. py8221, baris 510, dalam strptimedatetime tt, fraksi strptime (datastring, format) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5strptime. py8221, lin E 343, dalam strptime (datastring, format)) ValueError: time data 8216190Sales of shampoo selama periode tiga tahun8217 tidak sesuai dengan format 8216Y-m8217 Proses selesai dengan kode keluar 1 Help akan lebih dihargai. Sepertinya ada masalah dengan file data Anda. Buka csv di editor teks dan konfirmasikan baris tajuk terlihat masuk akal. Juga konfirmasikan bahwa Anda tidak memiliki data tambahan di akhir file. Terkadang file datamarket didownload dengan data footer yang perlu Anda hapus. NGUYEN Quang Anh 19 Januari 2017 at 6:28 pm Katakanlah saya memiliki data deret waktu dengan banyak atribut. Sebagai contoh, sebuah baris akan memiliki (kecepatan, bahan bakar, tirepressure), bagaimana kita bisa membuat model dari ini? Nilai setiap kolom bisa saling mempengaruhi, jadi kita tidak bisa melakukan peramalan hanya pada 1 kolom. Saya google banyak tapi semua contoh yang saya temukan sejauh ini hanya bekerja pada deret waktu 1 atribut. Ini disebut peramalan time series multivariat. Model linier seperti ARIMA tidak dirancang untuk jenis masalah ini. Umumnya, Anda dapat menggunakan representasi berbasis lag dari masing-masing fitur dan kemudian menerapkan algoritma pembelajaran mesin standar. Saya berharap untuk memiliki beberapa tutorial tentang ini segera. Muyi Ibidun 7 Februari 2017 at 9:36 am Masalah Anda sesuai dengan model VAR (Vector Autoregression) yang dirancang. Lihat link berikut untuk informasi lebih lanjut. Saya harap ini membantu pekerjaan anda. Kelvid 20 Januari 2017 at 11:55 am Hai, apakah Anda punya contoh untuk posting ARIMA musiman Saya telah menginstal modul statsmodels terbaru, namun ada kesalahan impor SARIMAX. Membantu jika Anda berhasil mengetahuinya. Terima kasih. Sebastian 31 Januari 2017 at 3:33 am Pos bagus Jason Saya punya beberapa pertanyaan: 8211 Hanya untuk memastikan. Modelfit. forecast () adalah satu langkah di depan perkiraan dan modelfit. predict () adalah untuk beberapa langkah ke depan perkiraan 8211 saya bekerja dengan seri yang nampaknya paling tidak mirip dengan seri sampo (dengan inspeksi). Ketika saya menggunakan prediksi pada data pelatihan, saya mendapatkan pola zig-zag ini dalam prediksi juga. Namun untuk data uji coba, prediksi tersebut jauh lebih mulus dan nampaknya jenuh pada level tertentu. Maukah anda mengharapkan ini Jika tidak, apa yang salah ya, ramalan () adalah untuk satu langkah prakiraan. Anda bisa melakukan satu langkah prakiraan dengan memprediksi () juga, tapi ini lebih banyak pekerjaan. Saya tidak akan mengharapkan prediksi di luar beberapa langkah waktu untuk menjadi sangat akurat, jika itu pertanyaan Anda Sebastian 3 Februari 2017 pukul 09:25 Terimakasih atas jawaban Mengenai pertanyaan kedua. Ya, Anda benar prediksi tidak terlalu akurat. Namun, seri waktu yang diprediksi memiliki kandungan frekuensi yang sama sekali berbeda. Seperti yang saya katakan, itu halus dan tidak zig-zaggy sebagai data asli. Apakah ini normal atau apakah saya melakukan sesuatu yang salah? Saya juga mencoba prediksi beberapa langkah (modelfit. predict ()) pada data pelatihan dan kemudian ramalannya tampaknya memiliki lebih atau kurang konten frekuensi yang sama (lebih banyak zig-zaggy) sebagai data yang ingin saya prediksi. Hai Sebastian, aku mengerti. Dalam kasus prediksi pada dataset pelatihan, model memiliki akses terhadap pengamatan nyata. Misalnya, jika Anda memprediksi 5 hal yang penting di dalam dataset pelatihan, akan menggunakan obs (t4) untuk memprediksi t5 daripada prediksi (t4). Dalam kasus memprediksi di luar data model akhir, tidak ada salahnya membuat prediksi (kecuali jika Anda memberikannya), namun hanya memiliki akses ke prediksi yang dibuat untuk langkah-langkah waktu sebelumnya. Hasilnya adalah error compound dan hal-hal mematikan rel dengan cepat (flat forecast). Apakah itu membuat sensehelp James Zhang pada tanggal 10 Februari 2017 jam 7:42 pm terima kasih banyak atas postingnya, tulisannya sangat bagus saya punya pertanyaan: jadi saya menggunakan pendekatan anda untuk membangun model, tapi ketika saya mencoba meramalkan data itu Berada di luar sampel, saya berkomentar tentang testt dan riwayat perubahannya. append (obs) to history. append (yhat), dan saya mendapat prediksi datar8230 jadi apa yang bisa menjadi alasan dan bagaimana Anda benar-benar melakukan out-of - Prediksi sampel berdasarkan model yang ada pada dataset kereta api Terima kasih banyak Setiap loop dalam ramalan rolling menunjukkan kepada Anda bagaimana membuat satu langkah keluar dari perkiraan sampel. Latih ARIMA Anda pada semua perkiraan data dan panggilan yang tersedia (). Jika Anda ingin melakukan perkiraan multi langkah, memang, Anda perlu memperlakukan perkiraan sebelumnya sebagai 8220observations8221 dan menggunakannya untuk perkiraan berikutnya. Anda dapat melakukannya secara otomatis menggunakan fungsi predict (). Bergantung pada masalah, pendekatan ini seringkali tidak terampil (misalnya peramalan datar). James 16 Februari 2017 at 2:03 am
Comments
Post a Comment