У меня есть временные ряды данных о продажах. Сначала я группирую по продажам по годам. Затем я хочу спрогнозировать продажи на 2021, 2022 и 2023 годы. У меня есть данные за 2000 год.
Мой вопрос похож на этот one, однако я хочу получить ответ на как сделать прогноз вне тренировочного индекса.
model = AutoReg(grp, lags=5)
model_fit = model.fit()
predictions = model_fit.predict(start=len(grp), end=len(grp)+3, dynamic=False)
Если я сделаю это, результаты будут:
2021-12-31 NaN
2022-12-31 NaN
2023-12-31 NaN
2024-12-31 NaN
Я могу заставить это работать, если я установлю конечную переменную в len(grp)-1, но это означает, что я делаю прогнозы для данных внутри моей выборки, я хочу делать прогнозы на будущее.
Атрибут dynamic кажется важным, поскольку в документации говорится, что он представляет собой индекс, при котором прогнозы используют динамически вычисляемые значения задержки.
