时间序列-预测（Forcasting）:时间序列预测算法总结

 

一、背景介绍

绝大部分行业场景，尤其是互联网、量化行业，每天都会产生大量的数据。金融领域股票价格随时间的走势；电商行业每日的销售额；旅游行业随着节假日周期变化的机票酒店价格等；

我们称这种不同时间收到的，描述一个或多种特征随着时间发生变化的数据，为时间序列数据（Time Series Data）。

而时间序列预测做的就是通过多种维度的数据本身内在与时间的关联特性，利用历史的数据预测未来这么一件事情。

二、算法汇总

时序预测从不同角度看有不同分类：

• 从实现原理的角度，可以分为传统统计学，机器学习（又分非深度学习和深度学习）。
• 按预测步长区分，可以分为单步预测和多步预测，简单来说就是一次预测未来一个时间单元还是一次预测未来多个时间单元的区别。
• 按输入变量区分，可以分为自回归预测和使用协变量进行预测，区别在于维度中是否含有协变量，例如预测未来销售量时，如果只接受时间和历史销售量数据，则是自回归预测，如果可以接受天气、经济指数、政策事件分类等其他相关变量（称为协变量），则称为使用协变量进行预测。
• 按输出结果区分，可以分为点预测和概率预测，很多模型只提供了点预测而不提供概率预测，点预测模型后再加蒙特卡洛模拟