gjmdad 2023-02-03 08:52 采纳率: 100%
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已结题

R语言时间序列 滚动窗口预测

给定时间序列csv文件data1:https://pan.baidu.com/s/1NE2Hm17Knid4uaBBkEjw8g
提取码:us7d
因变量y为文件中的VIX,独立变量x的第一列和第二列为截点项和VIX滞后(x_0=0),进行提前一步的滚动窗口练习。
需要将窗口长度设置为3000,并对下一个期间y_t+1进行预测;从头开始,一直滚到最后;对于每次滚动,使用lasso和ridge进行预测,λ=1。
请问一下这个问题应该怎么解决?

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  • weixin_53295371 2023-02-03 10:21
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    下面是一个可能的 R 代码实现:

    # Load required libraries
    library(glmnet)
    
    # Load data
    data <- read.csv("file.csv")
    
    # Define parameters
    window_size <- 3000
    lambda <- 1
    
    # Split data into X and y
    y <- data$VIX
    X <- data.frame(Intercept = rep(1, length(y)), Lag = c(0, head(y, -1)))
    
    # Loop through the data using a rolling window
    for (i in 1:(length(y) - window_size)) {
      y_train <- y[i:(i + window_size - 1)]
      X_train <- X[i:(i + window_size - 1), ]
      
      # Fit Lasso and Ridge models
      fit_lasso <- glmnet(as.matrix(X_train), y_train, alpha = 1, lambda = lambda)
      fit_ridge <- glmnet(as.matrix(X_train), y_train, alpha = 0, lambda = lambda)
      
      # Predict next step
      y_lasso_pred <- predict(fit_lasso, newx = as.matrix(X[i + window_size, ]))
      y_ridge_pred <- predict(fit_ridge, newx = as.matrix(X[i + window_size, ]))
      
      # Do something with the predictions (e.g. store them, compare them, etc.)
    }
    
    
    

    对于每次滚动,您可以存储 Lasso 和 Ridge 模型的预测结果,然后可以使用这些预测结果进行评估。具体而言,您可以计算预测值与实际值的误差,并计算误差的平均值、方差、中位数等。此外,您还可以使用图形和散点图来可视化预测结果。

    例如,下面是存储预测结果和评估预测误差的代码示例:

    # Load required libraries
    library(glmnet)
    library(ggplot2)
    
    # Load data
    data <- read.csv("file.csv")
    
    # Define parameters
    window_size <- 3000
    lambda <- 1
    
    # Split data into X and y
    y <- data$VIX
    X <- data.frame(Intercept = rep(1, length(y)), Lag = c(0, head(y, -1)))
    
    # Initialize vectors to store predictions
    y_lasso_preds <- numeric(length(y) - window_size)
    y_ridge_preds <- numeric(length(y) - window_size)
    
    # Loop through the data using a rolling window
    for (i in 1:(length(y) - window_size)) {
      y_train <- y[i:(i + window_size - 1)]
      X_train <- X[i:(i + window_size - 1), ]
      
      # Fit Lasso and Ridge models
      fit_lasso <- glmnet(as.matrix(X_train), y_train, alpha = 1, lambda = lambda)
      fit_ridge <- glmnet(as.matrix(X_train), y_train, alpha = 0, lambda = lambda)
      
      # Predict next step
      y_lasso_preds[i] <- predict(fit_lasso, newx = as.matrix(X[i + window_size, ]))
      y_ridge_preds[i] <- predict(fit_ridge, newx = as.matrix(X[i + window_size, ]))
    }
    
    # Calculate prediction errors
    errors_lasso <- y[(window_size + 1):length(y)] - y_lasso_preds
    errors_ridge <- y[(window_size + 1):length(y)] - y_ridge_preds
    
    # Plot prediction errors
    ggplot(data.frame(error = errors_lasso, model = "Lasso"), aes(x = error)) + 
      geom_histogram
    
    
    

    以及

    ggplot(data.frame(error = errors_ridge, model = "Ridge"), aes(x = error)) + 
      geom_histogram + 
      ggtitle("Histogram of Prediction Errors") + 
      xlab("Error") + 
      ylab("Frequency") + 
      facet_wrap(~ model)
    
    
    

    您可以使用上面的代码示例作为起点,并根据您的需求进行修改。

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