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On forecast stability

delete2025-02-25
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OA
AI
R
Rakshitha Godahewa
C
Christoph Bergmeir *
Z
Zeynep Erkin Baz
C
Chengjun Zhu
Z
Zhangdi Song
S
Salvador García
D
Dario Benavides
DOI：10.1016/j.ijforecast.2025.01.006delete
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摘要

摘要

En 中文
预测通常在商业背景下定期生成，以支持下游决策。在此过程中，预测不仅应尽可能准确，还应避免任意变化，并在某种意义上保持稳定。本文探讨了两种类型的预测稳定性，即垂直稳定性（针对同一目标的不同来源预测）和水平稳定性（针对不同目标的不同来源预测）。现有文献中的工作仅适用于特定基础模型，并且只能实现垂直稳定性。我们提出了一种基于线性插值的简单方法，以稳定任何基础模型提供的预测，同时实现垂直和水平稳定性。我们的方法明确了稳定性与准确度之间的权衡，能够生成该权衡谱系上的任意点预测。我们在评估中使用了N-BEATS、聚合回归、LightGBM、ETS和ARIMA作为基础模型，并在四个公开可用数据集上采用了不同的误差和稳定性指标。在某些数据集上，所提出的框架实现了比基础预测更准确且更稳定的预测；在其他数据集上，我们实现了稍低准确度但显著更稳定的预测。
Keyword:
Rolling origin stability
Forecast congruence
Inter-plan stability
Intra-plan stability
Instability
Nervousness
Forecast volatility
Vertical stability
Horizontal stability
Forecast combination
Linear interpolation
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