Ieguvumi:
- Izpratne par tādiem laikrindu jēdzieniem kā tendence, sezonalitāte, cikls un stacionaritāte ar mākslīgā intelekta atbalstu un spēja pareizi parsēt sēriju
- Spēja instalēt ARIMA, ETS un vienkāršus etalonmodeļus mākslīgajā intelektā kā kods, sagatavot prognozes un novērtēt tās ar atpakaļejošu pārbaudi
- Spēja izprast prognozes trauslumu, saskaroties ar nenoteiktības diapazonu, modeļa ierobežojumu un strukturālo pārrāvumu, un paturēt prātā, ka atbildība par prognozi paliek ekonomistam.
Ekonomikas valoda ir laiks. Inflācija, izaugsme, bezdarbs, valūtas kursi — tās visas ir sērijas, kas plūst laika gaitā, un viena no lietām, kas ekonomistam visbiežāk tiek jautāta, ir "kas notiks tālāk?" ir jautājums. Šajā nodaļā mēs izmantosim mākslīgo intelektu, lai izprastu laikrindu koncepcijas, izveidotu modeļa kodu un sagatavotu prognozes. Bet precizēsim ietvaru jau pašā sākumā: prognoze nav pareģojums, bet gan nosacīta prognoze nenoteiktības apstākļos, un atbildība gulstas uz ekonomistu. AI var uzrakstīt jums ARIMA kodu dažu minūšu laikā; Taču cilvēks ir tas, kurš izlemj, vai šī prognoze ir pamatota vai nē un vai tā sabruks strukturālas pārrāvuma priekšā.
Laika rindas sastāvdaļas
Tas palīdz domāt par jebkuru ekonomisko sēriju, sadalot to četrās daļās:
- Tendence (tendence). Ilgtermiņa virziens; piemēram, ekonomikas izaugsmes ceļš.
- Sezonalitāte. Raksts, kas regulāri atkārtojas visa gada garumā; Tūrisms pieaug vasarā, mazumtirdzniecība pieaug decembrī.
- Cikls (konjunktūra). Ilgāks par sezonu, neregulāri kāpumi un kritumi; izplešanās un saraušanās periodi.
- Neregulāri/trokšņi. Neizskaidrojamas, nejaušas svārstības.
Pirms sērijas novērtēšanas ir nepieciešams sadalīt šīs sastāvdaļas. Tā kā, skatoties uz neapstrādātām sērijām un sakot "tas krīt", var maldināt: varbūt jūs vienkārši atrodaties sezonālās siles.
Pastāv arī stacionaritātes jēdziens: sērijas statistiskās īpašības (vidējais, dispersija) laika gaitā nemainās. Lielākā daļa ekonomisko sēriju nav stacionāras (nepārtraukti aug); Daudzi modeļi pirms veidošanas prasa diferencēšanu (viena perioda atņemšanu no cita) vai stacionarizāciju ar logaritmiem. AI iesaka šīs darbības, taču zinot, kāpēc tās ir vajadzīgas, jūs aizsargājat.
Padoms. Pirms prognozēšanas vienmēr uzzīmējiet un sadaliet sēriju. Šķietami strukturāli lūzumi (piemēram, krīze vai valūtas reforma) apmānīs pat vismodernāko modeli. Diagramma ir lētākais diagnostikas rīks.
Modeļi: no vienkāršiem līdz sarežģītiem, taču vispirms ir etalons
Zelta likums laikrindu prognozēšanā: vienmēr sāciet ar vienkāršu etalona modeli. Vienkāršākā prognoze ir “naivā prognoze”: rītdiena būs vienāda ar šodienu (vai sezonāli naiva: šis mēnesis ir vienāds ar to pašu mēnesi pagājušajā gadā). Ja sarežģīts modelis nevar pārspēt šo naivo prognozi, sarežģītība ir veltīga.
Tad bieži izmantotās metodes:
- ETS / eksponenciālā izlīdzināšana. Ģimene, kas mīkstina līmeni, tendences un sezonalitāti, tos novērtējot.
- ZVANA. Klasiskais modelis, kas apvieno autoregresīvo (pamatojoties uz pagātnes vērtībām) un mainīgo vidējo komponentu; sezonas versija SARIMA.
- Uz regresiju balstīti/skaidrojošie modeļi. Mainīgā izskaidrošana ar citiem rādītājiem (piemēram, pieprasījums pēc ienākumiem un cenas).
AI var kodēt tos visus statsmodeļos (Python bibliotēkā). Jūsu uzdevums ir atlasīt un apstiprināt modeļus.
Atpakaļpārbaude: prognozēšanas pārbaude
Tas neko nenozīmē, ja modelis "smuki sader" ar vēsturiskajiem datiem; Pietiekami elastīgs, lai derētu jebkuram modelim (to sauc par pārmērīgu pielāgošanu). Patiesais jautājums: cik labi modelis prognozē periodus, ko tas nav redzējis? Lai to izmērītu, veiciet atpakaļpārbaudi: sadaliet datus noteiktā datumā, apmāciet modeli ar iepriekšējo daļu, lieciet tam paredzēt nākamo daļu "it kā tā būtu nākotne" un salīdzināt to ar realitāti. Kļūdu mērījumi (piemēram, MAE — vidējā absolūtā kļūda vai RMSE — vidējā kvadrātiskā kļūda) ļauj salīdzināt modeli ar etalonu.
Uzmanību! Neapmāciet modeli ar novērtētajiem datiem. Mēriet prognozēšanas panākumus tikai tajos periodos, kas netiek izmantoti treniņā. Citādi piemānīsi sevi; Modelis uz papīra izrādās lielisks, bet patiesībā bezjēdzīgs.
Nenoteiktība: diapazons, nevis punktu novērtējums
Viens skaitlis (“inflācija līdz gada beigām būs 24 procenti”) izstaro nepatiesu pārliecību. Godīgais novērtējums ietver diapazonu un varbūtību: "21-27 procentu diapazonā centra scenārijs ir 24 procenti". Prognozes nenoteiktību izsaka modeļa radītajos ticamības intervālos; bet patiesā nenoteiktība ir lielāka par šo, jo modeļa pieņēmumi var būt arī nepareizi. Strukturāls lūzums (politikas maiņa, ārējs šoks) ir lielākais risks, ko modelis nevar saskatīt.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — nespēja pārspēt etalonu. Analītiķis lika AI izveidot kompleksu SARIMA ikmēneša mazumtirdzniecībai. Atpakaļpārbaudē modeļa vidējā absolūtā kļūda bija sliktāka nekā sezonālā naivā prognoze, kurā teikts, ka "šis mēnesis ir vienāds ar to pašu mēnesi pagājušajā gadā". Analītiķis atteicās no sarežģītā modeļa; Viņš par pamatu ņēma naivo minējumu un pievienoja eksperta labojumu. Vienkāršība uzvar.
2. gadījums — strukturāls pārrāvums. Iestāde izmantoja inflācijas modeli, ko tā apmācīja ar datiem pirms valūtas kursa šoka pēcšoka periodā. Modelis ļoti zemu novērtēja inflāciju, jo tas pieņēma iepriekšējā mierīgā perioda dinamiku. Nodarbība: modelis uzņemas pasauli, kurā tas ir apmācīts; Kad pasaule mainās, prognozes sabrūk. Ja ekonomists paskatītos uz grafiku, viņš redzētu lūzumu.
3. gadījums — diapazona godīgums. Ekonomists savu gada beigu izaugsmes prognozi vadībai prezentēja nevis kā vienu skaitli, bet gan kā "3,0-4,2 procentu diapazonu, tie ir pamatā esošie pieņēmumi". Gada beigās realizācija bija 3,6 procenti; Tas bija grupā. Ja viņš būtu devis vienu numuru, viņš varētu būt apzīmēts kā "nepareizs"; diapazons un pieņēmumi bija gan godīgi, gan saglabāja uzticību.
Modeļu izvēles tabula
Statuss
pareizs sākums
piezīme
Katrs minējums
Naivs / sezonas naivs etalons
Bāze, ko pārspēt
Tendence + sezonalitāte, dzīvoklis
ETS (eksponenciālā izlīdzināšana)
Viegli uzstādīt un komentēt
Autokorelācijas sērijas
(S)ARIMA
Nepieciešama stabilizācija
Ir paskaidrojošs mainīgais
Pamatojoties uz regresiju
Jābūt arī nākotnes prognozētājiem
Aizdomas par strukturālu pārrāvumu
Modelis + ekspertu korekcija
Nepietiek ar tīru modeli
Četras kopējamas veidnes
1) Parsēšana un diagnostika:
Atzīmējiet šo ikmēneša sēriju [series], pēc tam sadaliet to tendenču/sezonalitātes/atlikušajos komponentos (statistikas modeļos). Pārbaudiet, vai tas ir nekustīgs (ADF tests) un, ja nepieciešams, paskaidrojiet, kādu transformāciju (log, atšķirība) jūs ieteiktu. Atzīmējiet, vai diagrammā ir redzams strukturāls pārrāvums.
2) Etalona + modeļa salīdzinājums:
Vispirms izveidojiet sezonas naivu etalona prognozi šai sērijai. Pēc tam iestatiet ETS un SARIMA. Salīdziniet visus trīs, pamatojoties uz MAE un RMSE, ar atpakaļpārbaudi (pārbaudot pēdējos 12 mēnešus). Tabulējiet rezultātus un skaidri norādiet, kurš modelis pārspēj etalonu.
3) Aplēses un nenoteiktības diapazons:
Prognozējiet nākamos 6 periodus manis izvēlētajam modelim un dodiet 80%/95% ticamības intervālus. Norādiet aprēķinu kā diapazonu, nevis kā atsevišķu skaitli. Skaidri norādiet, ka šis diapazons aptver TIKAI modeļa nenoteiktību, nevis konstrukcijas lūzuma/ārēja trieciena risku.
4) Atpakaļpārbaudes lasījums:
Interpretējiet šos atpakaļpārbaudes rezultātus [tabula]. Vai modelis tiešām pārspēj etalonu, vai arī atšķirība ir statistiski nenozīmīga? Norādiet, kuros periodos jūsu modelis ir pieļāvis visvairāk kļūdu, un apšaubiet tās iespējamo ekonomisko iemeslu (krīze, sezonālās izmaiņas).
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Uzminiet šo sēriju.
Mākslīgais intelekts veido nejaušu modeli, neveic atpakaļpārbaudi, dod nepāra skaitli; Jūs nezināt, vai modelis darbojas vai nē.
Spēcīga uzvedne:
Vispirms sadaliet pašreizējās mēneša inflācijas sērijas un meklējiet pārtraukumus. Atpakaļpārbaude ETS un SARIMA pēdējo 12 mēnešu laikā, salīdzinot ar sezonālu naivu etalonu, salīdziniet ar MAE. Izvēlieties modeli, kas pārspēj etalonu, sniedziet 6 mēnešu prognozi un iestatiet 80% diapazonu. Uzrakstiet konstrukcijas lūzuma risku kā atsevišķu brīdinājumu. Parādiet katras darbības kodu un kopsavilkuma numurus, kurus varu pārbaudīt manuāli.
Biežas kļūdas
- Pārlēkšana uz sarežģītu modeli, neiestatot etalonus. Sarežģītība nav vienāda ar panākumiem.
- Modeļa novērtēšana, pamatojoties uz datiem, uz kuriem tas tika apmācīts. Pārmērīgas atbilstības maldināšana ar panākumiem.
- Viena punkta aplēse. Viltus pārliecība; diapazons un nepieciešamais pieņēmums.
- Strukturālā pārtraukuma ignorēšana. Akli nest pagātnes dinamiku nākotnē.
- Stabilizācijas izlaišana. Viltus attiecības un izkropļotas prognozes.
- Pasniedzot pareģojumu kā pareģojumu. Nedrošības un atbildības slēpšana.
Rezumējot
Laika rindu prognozēšana tiek veikta, sadalot sēriju komponentos, padarot to nekustīgu, izveidojot vienkāršu etalonu, salīdzinot modeļus ar atpakaļejošu pārbaudi un godīgi uzrādot rezultātu ar nenoteiktības diapazonu. Mākslīgais intelekts ātri ģenerē kodu visām šīm darbībām; Taču atbildība par modeļu izvēli, strukturālo pārtraukumu spriedumu un prognozēšanu gulstas uz ekonomistu. Prognoze nav pareģojums, bet gan nosacīts un nenoteikts pareģojums.
Lietojumprogrammas uzdevums
Izvēlieties ikmēneša ekonomisko sēriju (piemēram, rūpnieciskās ražošanas indeksu). Atdaliet un meklējiet izlaušanos, izmantojot 1. veidni, ETS/SARIMA atpakaļpārbaudiet, salīdzinot ar sezonas naivajiem etaloniem, izmantojot 2. veidni, izveidojiet 6 mēnešu prognozes diapazonam, izmantojot 3. veidni. Ņemiet vērā, vai jūsu modelis patiešām pārspēj etalonu, un atzīmējiet visus redzamos strukturālos pārtraukumus.
kontrolsaraksts
- [ ] Es uzzīmēju sēriju un diagnosticēju to tendences/sezonalitātes/pārtraukuma izteiksmē.
- [ ] Ja nepieciešams, esmu pielietojis stacionarizāciju (log/starpība) un zinu iemeslu.
- [ ] Es izveidoju vienkāršu etalonu un salīdzināju sarežģīto modeli ar to.
- [ ] Modeli vērtēju tikai tajos periodos, kad tas nebija treniņā (backtest).
- [ ] Es uzrādīju tāmi ar nenoteiktības diapazonu, nevis vienu skaitli.
- [ ] Kā atsevišķu brīdinājumu minēju strukturālo pārrāvuma/ārēja trieciena risku.
- [ ] Es apgalvoju, ka atbildība par prognozēšanu un galīgo spriedumu gulstas uz mani.