Динамическое прогнозирование временных рядов и роллапли

Question

Я пытаюсь получить скользящий прогноз динамической временной последовательности в R (а затем вывести квадратичные ошибки прогноза). Я основал большую часть этого кода на этом вопросе Stackru, но я очень плохо знаком с R, поэтому я немного борюсь. Любая помощь приветствуется.

require(zoo)
require(dynlm)

set.seed(12345)
#create variables
x<-rnorm(mean=3,sd=2,100)
y<-rep(NA,100)
y[1]<-x[1]
for(i in 2:100) y[i]=1+x[i-1]+0.5*y[i-1]+rnorm(1,0,0.5)
int<-1:100
dummydata<-data.frame(int=int,x=x,y=y)

zoodata<-as.zoo(dummydata)

prediction<-function(series)
  {
  mod<-dynlm(formula = y ~ L(y) + L(x), data = series) #get model
   nextOb<-nrow(series)+1
   #make forecast
   predicted<-coef(mod)[1]+coef(mod)[2]*zoodata$y[nextOb-1]+coef(mod)[3]*zoodata$x[nextOb-1]

   #strip timeseries information
   attributes(predicted)<-NULL

   return(predicted)
  }                

rolling<-rollapply(zoodata,width=40,FUN=prediction,by.column=FALSE)

Это возвращает:

20          21      .....      80
10.18676  10.18676          10.18676

У которого есть две проблемы, которых я не ожидал:

1. Работает с 20->80, а не 40->100, как я ожидал (так как ширина 40)
2. Прогнозы, которые он выдает, постоянны: 10.18676

Что я делаю неправильно? И есть ли более простой способ сделать прогноз, чем написать все это? Спасибо!

Answer 1

Основная проблема с вашей функцией - это data аргумент dynlm, Если вы посмотрите в ?dynlm вы увидите, что data аргумент должен быть data.frame или zoo объект. К сожалению, я только что узнал, что rollapply разбивает ваш zoo объекты в array объекты. Это означает, что dynlm, заметив, что ваш data аргумент был не в правильной форме, искал x а также y в вашей глобальной среде, которые, конечно, были определены в верхней части вашего кода. Решение состоит в том, чтобы преобразовать series в zoo объект. С вашим кодом была пара других проблем, я выложил исправленную версию здесь:

prediction<-function(series) {
   mod <- dynlm(formula = y ~ L(y) + L(x), data = as.zoo(series)) # get model
   # nextOb <- nrow(series)+1 # This will always be 21. I think you mean:
   nextOb <- max(series[,'int'])+1 # To get the first row that follows the window
   if (nextOb<=nrow(zoodata)) {   # You won't predict the last one
     # make forecast
     # predicted<-coef(mod)[1]+coef(mod)[2]*zoodata$y[nextOb-1]+coef(mod)[3]*zoodata$x[nextOb-1]
     # That would work, but there is a very nice function called predict
     predicted=predict(mod,newdata=data.frame(x=zoodata[nextOb,'x'],y=zoodata[nextOb,'y']))
     # I'm not sure why you used nextOb-1  
     attributes(predicted)<-NULL
     # I added the square error as well as the prediction.
     c(predicted=predicted,square.res=(predicted-zoodata[nextOb,'y'])^2)
   }
}    

rollapply(zoodata,width=20,FUN=prediction,by.column=F,align='right')

Ваш второй вопрос, касающийся нумерации ваших результатов, может контролироваться align аргумент rollapply, left даст вам 1..60, center (по умолчанию) даст вам 20..80 а также right получает вас 40..100,