使用外部回归器对R - auto.arima进行预测

Question

进一步讨论有关使用外部回归器拟合arima模型的讨论。

From Auto.arima to forecast in R

我能够完美地预测因为我曾经为预测解释我的反应变量（churn_rate）未来值未来5个月。

arima_model_churn_rate <- auto.arima(tsm_churn_rate, stepwise = FALSE, 
           approximation = FALSE, 
           xreg = xreg_in_out_p_month_1) 


number_of_future_month <- 5 
forecast_churn_rate <- forecast (arima_model_churn_rate, 
          xreg = xreg_fut_in_out_p_month_churn_rate, 
          h = number_of_future_month) 
plot(forecast_churn_rate) 

• 我的问题是，因为我需要预测未来，我等不及要测量的预测做出预测未来几个月？

• 如果我必须等到月底，那么我可以做简单的计算，看看什么是流失率？

• 我的目标是预测未来3个月，在这种情况下，我应该怎样做才能为我的预测指标获得未来值？

我对博客中讨论的整个场景感到困惑。对于具有外部回归器的arima模型，我们需要未来的值。例如，我刚刚在2年的数据中训练了我的模型，并且使用了未来5个月的预测值作为未来值，这完全有效。

但是，如果我想预测未来3/6 /甚至一年，如果我必须等待未来的价值，那么我已经在那个时间点。然后预测没有任何意义。

有人可以向我解释这整个概念请。对不起，如果我不能很好地解释这种情况。尽管我尝试了我的最佳水平。

在此先感谢！

Answer 1

如果你没有为你的未来预测值，则需要先要么预测，或使用不同的模型。

您可以尝试一个没有这些预测变量的模型，或者您可以包括预测变量的滞后值，其中滞后至少与预测范围一样长。