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python - 使用统计模型进行预测

coder 2023-08-24 原文

我有一个包含 5 年时间序列的 .csv 文件，具有小时分辨率(商品价格)。根据历史数据，我想创建第 6 年的价格预测。

我在 www 上阅读了几篇关于此类程序的文章，我的代码基本上基于那里发布的代码，因为我对 Python(尤其是 statsmodels)和统计的知识最多是有限的。

那些是链接，对于那些感兴趣的人:

http://www.seanabu.com/2016/03/22/time-series-seasonal-ARIMA-model-in-python/

http://www.johnwittenauer.net/a-simple-time-series-analysis-of-the-sp-500-index/

首先，这是 .csv 文件的示例。在这种情况下，数据以每月分辨率显示，它不是真实数据，只是随机选择数字来举例说明(在这种情况下，我希望一年足以能够制定第二年的预测；如果没有，完整的 csv 文件可用):

              Price
2011-01-31    32.21
2011-02-28    28.32
2011-03-31    27.12
2011-04-30    29.56
2011-05-31    31.98
2011-06-30    26.25
2011-07-31    24.75
2011-08-31    25.56
2011-09-30    26.68
2011-10-31    29.12
2011-11-30    33.87
2011-12-31    35.45

我目前的进度如下:

读取输入文件并将日期列设置为日期时间索引后，使用以下脚本对可用数据进行预测

model = sm.tsa.ARIMA(df['Price'].iloc[1:], order=(1, 0, 0))  
results = model.fit(disp=-1)  
df['Forecast'] = results.fittedvalues  
df[['Price', 'Forecast']].plot(figsize=(16, 12))

，它给出以下输出:

现在，正如我所说，我没有任何统计技能，而且我几乎不知道我是如何得到这个输出的(基本上，改变第一行内的顺序属性会改变输出)，但是“实际' 预测看起来相当不错，我想再延长一年(2016 年)。

为了做到这一点，在数据框中创建了额外的行，如下所示:

start = datetime.datetime.strptime("2016-01-01", "%Y-%m-%d")
date_list = pd.date_range('2016-01-01', freq='1D', periods=366)
future = pd.DataFrame(index=date_list, columns= df.columns)
data = pd.concat([df, future])

最后，当我使用 statsmodels 的 .predict 函数时:

data['Forecast'] = results.predict(start = 1825, end = 2192, dynamic= True)  
data[['Price', 'Forecast']].plot(figsize=(12, 8))

我得到的预测是一条直线(见下文)，它看起来一点也不像预测。此外，如果我将范围从现在的第 1825 天到第 2192 天(2016 年)扩展到整个 6 年的时间跨度，则整个期间(2011-2016)的预测线都是一条直线。

我还尝试使用“statsmodels.tsa.statespace.sarimax.SARIMAX.predict”方法，该方法考虑了季节性变化(在这种情况下有意义)，但我得到一些关于“模块”的错误没有属性“SARIMAX”。但这是次要问题，如果需要，将进行更详细的介绍。

我在某个地方失去控制，我不知道在哪里。谢谢阅读。干杯!

最佳答案

听起来您使用的是不支持 SARIMAX 的旧版本的 statsmodels。您需要安装最新发布的版本 0.8.0，请参阅 http://statsmodels.sourceforge.net/devel/install.html .

我正在使用 Anaconda 并通过 pip 安装。

pip install -U statsmodels

SARIMAX 模型的结果类有许多有用的方法，包括预测。

data['Forecast'] = results.forecast(100)

将使用您的模型预测 future 100 步。

关于python - 使用统计模型进行预测，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38723825/

python使用2011statsmodelscodeforecasting

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