如何使用来自 statsmodel 的 AutoRegression 进行样本外预测？答案

【问题标题】：How to forecast out of sample with AutoRegression from statsmodel?如何使用来自 statsmodel 的 AutoRegression 进行样本外预测？
【发布时间】：2021-04-27 01:29:34
【问题描述】：

我有时间序列的销售数据。首先，我按一年的销售额分组。比我想预测 2021、2022 和 2023 年的销售额。我有 2000 年的数据。

我的问题与one 类似，但我想知道如何在训练索引之外进行预测。

model = AutoReg(grp, lags=5)
model_fit = model.fit()
predictions = model_fit.predict(start=len(grp), end=len(grp)+3, dynamic=False)

如果我这样做，结果是：

2021-12-31   NaN
2022-12-31   NaN
2023-12-31   NaN
2024-12-31   NaN

如果我将 end 变量设置为 len(grp)-1，我可以让它工作，但这意味着我正在对样本中的数据进行预测，我想对未来进行预测。

属性动态似乎很突出，因为它在文档中表示它表示预测使用动态计算的滞后值的索引。

【问题讨论】：

标签： python time-series statsmodels autoregressive-models

【解决方案1】：

时间序列的索引没有设置freq，即使该索引是年度的。

grp.index.freq="Y"

为我完成了这项工作。当您有时间序列的数字索引时，似乎也没有任何问题。

【讨论】：