Лекция в ВШЭ, Санкт-Петербург

Вчера я провёл лекцию для студентов магистратуры по направлению Маркетинговая Аналитика Высшей Школы Экономики. Тема лекции была «Современное прогнозирование», я рассказывал об основных проблемах в области прогнозирования (мотивированных практикой) и существующих решениях, а так же о популярных научных направлениях. Лекция получилась достаточно общей и обширной, но, вроде бы, вызвала интерес. Слайды можно скачать вот тут.

Старая собака, новые трюки…

Так можно перевести название статьи, написанной мною совместно с Фотиосом Петропулосом, которая посвящёна статистической модели, лежащей в основе простого скользящего среднего. Недавно она была принята к печати журналом International Journal of Production Research. Модель, обсуждаемая в статье, уже реализована в функции sma() пакета smooth package для R. Аннотация на английском Simple moving average (SMA) is […]

ISF 2017, Кэрнс, Австралия

На симпозиуме в Австралии в этом году я презентовал практически то же самое, что и в университете Bath парой месяцев ранеее — Одна за всех: прогнозирование целочисленного и не целочисленного спроса с помощью одной модели. Презентация прошла неплохо и вызвала интересную дискуссию с одним из профессоров. К сожалению, я не смог донести ему, почему мой […]

smooth v2.0.0. Что нового

Вы не поверите! Пакет smooth для R обновился до версии 2.0.0 и теперь доступен в CRAN. Такой красивый номер в версии не часто встречается, поэтому я решил немного написать о том, что же нового появилось в пакете. Во-первых, в пакете есть новая функция, ves() — Векторное Экспоненциальное Сглаживание. Эта модель позволяет оценивать несколько рядов одновременно […]

Пакет «smooth» для R. Общие параметры. Часть 1. Прогнозные интервалы

Предыдущие 6 статей мы обсуждали основные свойства функции es(). Пришло время двигаться дальше. Начиная с этой статьи мы обсудим параметры, общие для всех функций, реализованных в пакете smooth. К таким функциям относятся: es(), ssarima(), ces(), ges() и sma(). Однако, беря во внимание, что на данный момент мы обсудили только экспоненциальное сглаживанием, все примеры мы будем […]

Пакет «smooth» для R. Функция es(). Часть 6. О том, как происходит оптимизация параметров

Теперь, когда мы обсудили основные черты функции es(), мы можем перейти к тому, как оптимизационный механизм работает, как параметры ограничиваются и как задаются стартовые значения при оптимизации функции es(). Эта статья написана для тех исследователей, которым важно знать, как работает тёмная сторона es(). Заметим, что в этой статье, мы будем обсуждать стартовые значения параметров. Не […]

Презентация в Университете города Bath

На прошлой неделе я посетил университет города Bath, в котором по случаю визита сделал презентацию на научном семинаре, организованном Фотиосом Петропулосом, на тему «Одна за всех: прогнозирование целочисленного и не целочисленного спроса с помощью одной модели«. Презентация была принята хорошо, хотя и вызвала острые вопросы со стороны участников семинара. После презентации прошла сессия мозгового штурма […]

Пакет «smooth» для R. Функция es(). Часть 5. Важные параметры

В предыдущих статьях мы рассматривали обычно два аспекта функции es(): теорию, лежащую в основе, а затем практику. Однако в этой статье первую часть мы опустим, потому что рассказывать тут не о чем. Данная статья по большей части посвящена тому, что же ещё можно натворить с помощью параметров функции es(). Начнём с инициализации экспоненциального сглаживания. История […]

Пакет «smooth» для R. Функция es(). Часть 4. Выбор моделей и комбинирование прогнозов

Смешенные модели экспоненциального сглаживания В прошлых статьях мы обсудили чистые аддитивные и мультипликативные модели экспоненциального сглаживания. Логичным продолжением было бы обсуждение смешанных моделей, в которых некоторые компоненты имеют аддитивный характер, в то время как другие — мультипликативный. Однако я не хочу тратить на таких моделях много времени и решил упомянуть о них лишь вскользь. А […]

Пакет «smooth» для R. Функция es(). Часть 3. Мультипликативные модели

Голая теория В прошлый раз мы обсуждали аддитивные модели экспоненциального сглаживания, сегодня пришла пора мультипликативных. Вообще в среде прогнозистов имеется некоторый скепсис по поводу мультипликативных моделей экспоненциального сглаживания. Нет, конечно, когда речь заходит о типе сезонности, многие скажут, что нужно использовать мультипликативную, и будут правы (очень многие ряды имеют такой характер сезонности). Однако в случае […]