論文の概要: Hierarchical Time Series Forecasting with Bayesian Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14719v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 17:20:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 12:53:43.016590
• Title: Hierarchical Time Series Forecasting with Bayesian Modeling
• Title（参考訳）: ベイジアンモデリングによる階層的時系列予測
• Authors: Gal Elgavish
• Abstract要約: 時系列は階層的に構成されることが多く、例えば、会社の売上は異なる地域に分割され、各地域は異なる店舗に分割されることがある。 ある場合、階層内の系列の数は1つのモデルに収まるには大きすぎるため、関連する時間で予測を生成することができず、分散化されたアプローチは有益である。 この方法の1つの方法は、各系列と、階層によって示されるいくつかの要約統計系列(例えば、全系列の和)の独立予測モデルを訓練し、それらのモデルを調停アルゴリズムに渡して、系列間で情報を共有することでこれらの予測を改善することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We encounter time series data in many domains such as finance, physics, business, and weather. One of the main tasks of time series analysis, one that helps to take informed decisions under uncertainty, is forecasting. Time series are often hierarchically structured, e.g., a company sales might be broken down into different regions, and each region into different stores. In some cases the number of series in the hierarchy is too big to fit in a single model to produce forecasts in relevant time, and a decentralized approach is beneficial. One way to do this is to train independent forecasting models for each series and for some summary statistics series implied by the hierarchy (e.g. the sum of all series) and to pass those models to a reconciliation algorithm to improve those forecasts by sharing information between the series. In this work we focus on the reconciliation step, and propose a method to do so from a Bayesian perspective - Bayesian forecast reconciliation. We also define the common case of linear Gaussian reconciliation, where the forecasts are Gaussian and the hierarchy has linear structure, and show that we can compute reconciliation in closed form. We evaluate these methods on synthetic and real data sets, and compare them to other work in this field.
• Abstract（参考訳）: ファイナンス、物理、ビジネス、天気といった多くの分野で時系列データに遭遇します。 不確実性の下でインフォームドな意思決定を行うのに役立つ時系列分析の主なタスクの1つは、予測である。 時系列は階層的に構成されることが多く、例えば、会社の売上は異なる地域に分割され、各地域は異なる店舗に分割されることがある。 いくつかのケースでは、階層内のシリーズ数が1つのモデルに収まるには大きすぎて、関連する時間内に予測ができない場合があり、分散アプローチは有用である。 この方法の1つの方法は、各系列と、階層によって示されるいくつかの要約統計系列(例えば、全系列の和)の独立予測モデルを訓練し、それらのモデルを調停アルゴリズムに渡して、系列間で情報を共有することでこれらの予測を改善することである。 本研究は, 和解の段階に着目し, ベイズ的視点から, ベイズ的予測和解(Bayesian forecastconciliation)を提案する。 また,予測がガウス的であり,階層構造が線形構造を持つ線形ガウス再結合の共通ケースを定義し,閉形式で再結合を計算可能であることを示す。 我々はこれらの手法を合成および実データ集合上で評価し、この分野の他の研究と比較する。

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