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最优时间序列预测和解方法

点击[] 时间[ 2017年11月29日 08:09] 发布人[]

【北航经商大讲堂第16期】莫纳什大学Rob Hyndman教授特邀报告  

题目:最优时间序列预测和解方法

主讲人:Rob Hyndman

主持人:范英教授

时间:2017年11月30日14:30-16:30

地点:北航新主楼A座618

摘要:

时间序列通常可以自然分解成层次结构或分组结构。 例如,制造公司可以按销售国家,零售店,产品类型,包装大小等分解其产品的总需求。 因此,在最底层可以有数百万个单独的时间序列需要进行预测,另外在更高层次还有更多的时间序列需要预测。在此预测过程中,最大的限制就是底层的预测都需要加总到高层的预测。这被称为预测的“一致性”。当我们把不一致的预测变成一致的预测时,我们称之为“预测和解”。

本次讲座将展示一个最佳的协调方法,这个方法涉及拟合一个线性回归模型,其中设计矩阵对于每个时间序列在最底层具有一列。 但是,如果有大量的时间序列,则使用标准回归算法无法估计模型。 本次讲座也将展示如何在R的hts包中解决这个问题。

主讲人简介:

Rob Hyndman教授是澳大利亚莫纳什大学计量经济学和商业统计系教授。 他还担任“International Journal of Forecasting”杂志的主编和国际预测者协会的主任。 Rob是超过150篇研究论文和5本统计科学相关著作的作者。 2007年,因其对统计研究的贡献尤其是在统计预测领域的贡献,他获得了澳大利亚科学院的Moral Medal。 30多年来,Rob做了大量的咨询工作,协助全球数百家公司和组织进行预测研究。他在研究、教学、咨询和学生指导方面获得了众多奖项。

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