Xử lý dữ liệu bị thiếu trong mô hình làm mịn theo cấp số nhân

Dường như không có một cách tiêu chuẩn nào để xử lý dữ liệu bị thiếu trong bối cảnh dòng mô hình làm mịn theo cấp số nhân. Cụ thể, việc triển khai R được gọi là ets trong gói dự báo dường như chỉ mất thời gian dài nhất mà không bị mất dữ liệu và cuốn sách "Dự báo với làm mịn theo cấp số nhân" của Hyndman et al. dường như không nói gì về dữ liệu bị thiếu

Tôi muốn làm nhiều hơn một chút, nếu người dùng của tôi yêu cầu tôi rõ ràng (và nếu dữ liệu bị thiếu không xảy ra quá gần nhau hoặc trong quá nhiều khoảng thời gian cách nhau chính xác một mùa). Đặc biệt, những gì tôi có trong tâm trí là như sau. Trong quá trình mô phỏng, bất cứ khi nào tôi gặp phải một giá trị bị thiếu , tôi sẽ thay thế dự báo điểm hiện tại cho , sao cho . Điều này, ví dụ, làm cho điểm dữ liệu không được xem xét cho quá trình tối ưu hóa tham số.$y_t$$\tilde y_t$$y_t$$\varepsilon_t = 0$

Khi tôi có mức độ phù hợp hợp lý cho các tham số, tôi có thể ước tính độ lệch chuẩn của các lỗi (được coi là bình thường với giá trị trung bình ) và xác minh rằng việc sử dụng các giá trị cho được tạo ra từ phân phối đó không làm giảm khả năng của một yếu tố lớn. Tôi cũng sẽ sử dụng các giá trị như vậy để dự báo (sử dụng mô phỏng).$0$$\epsilon_t$

Có những cạm bẫy được biết đến với phương pháp này?

Cách tiếp cận của bạn có ý nghĩa. Một phần mềm thương mại mà tôi đã liên kết trong một vài năm đã làm chính xác điều này.

Phác thảo của bạn áp dụng cho Làm mịn theo cấp số nhân (SES), nhưng tất nhiên bạn có thể áp dụng cách xử lý tương tự cho các thành phần theo xu hướng hoặc theo mùa. Đối với những người theo mùa, bạn sẽ cần phải quay lại một chu kỳ theo mùa đầy đủ, giống như để cập nhật.

Một sự thay thế khác tất nhiên sẽ chỉ đơn giản là nội suy các giá trị còn thiếu. Đây là một tùy chọn trong các phiên bản mới hơn của ets(..., na.action="na.interp").

Từ những gì tôi biết về các mô hình không gian trạng thái, không quá khó để chỉ đơn giản coi dữ liệu bị thiếu là không quan sát được. Tôi không chắc tại sao điều này không được thực hiện trong forecastgói. Một tìm kiếm nhanh thông qua blog của Rob Hyndman không thực sự mang lại bất cứ điều gì hữu ích.