你如何在参数时间序列模型和非参数时间序列模型之间进行选择?

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滚动预测是时间序列分析中使用的一种方法,用于根据最新的可用数据生成对未来事件的更新预测。滚动预测不是创建在设定期间保持不变的静态预测,而是随着新数据的出现不断调整。这意味着定期 (如每月或每季度) 重新计算预测,以反映最新的趋势和信息,确保预测尽可能准确。

例如,一家零售公司可能会使用滚动预测来预测未来六个月的销售额。最初,他们根据过去几年的销售数据创建预测。随着每个月的过去,他们会获取最近一个月的实际销售数据,并更新接下来六个月的预测。这样,如果由于新的营销活动而导致销售激增,或者由于经济变化等外部因素而导致销售下降,预测将立即捕捉到这些影响,使其更加相关和响应当前的市场状况。

滚动预测对于条件经常变化的行业尤其有利,例如零售,金融或技术。通过定期更新预测,企业可以根据最新的见解而不是过时的假设,做出有关库存,人员配备或预算的明智决策。这种方法可以帮助组织在动态环境中保持敏捷和竞争力。

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