Прогнозирование с использованием ARIMAX в R

Question

Раньше я прогнозировал продажи компьютеров на недельном уровне в SAS, основываясь на двух параметрах: цены и маркетинг (уровень транспортного средства - следовательно, несколько переменных). Это было легко в SAS, поскольку я мог использовать PROC ARIMA.

Не могли бы вы помочь мне перейти на R? Я импортировал набор данных, выполнил auto.arima и проанализировал значения p для некоторых переменных. Однако я не знаю, как продолжить прогнозирование, в течение следующих 26 недель. Любая помощь будет принята с благодарностью!

Answer 1

Пусть Ваша модель ARIMA тестирует затем отъ прогноз на ближайшие 26 недель:

Forecastedvalue<-forecast.Arima(Testing, h=26) 

Надеется, что это помогает

Answer 2

R имеет встроенную процедуру ARIMAX под названием arima. Чтобы получить часть X, используйте аргумент xreg=. Если у вас нет экзогенных переменных и не используйте xreg=, обратите внимание, что результат «Перехват» может не указывать то, что, по вашему мнению, он указывает.

Итак, если вы используете модель ARIMAX (1, ​​2, 3) (1, 0, 0) с зависимыми продажами переменных (ежемесячные данные) и экзогенную переменную nasdaq (и у вас есть прогноз для nasdaq of nasdaq.pred), вы бы сделали:

model <- arima (sales, order=c(1, 2, 3), seasonal=list (order=c(1, 0, 0), freq=12), xreg=nasdaq) 

pred <- predict (model, newxreg=nasdaq.predict)