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⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码、数据、详细文章
💥1 概述
本文包括以下几个部分，然后用Matlab代码实现之。
准确预测的发展和估计在许多行业和日常生活中具有特殊的重要性。对于政治和经济来说，提前了解宏观经济发展情况以确定其战略是很重要的。作为投资者，预测市场走势或利率是至关重要的，而对于良好的能源供应管理，提前了解可再生能源的产出是必要的。例如，美国为数百万电力客户提供服务的Xcel Energy Inc.将其预测误差率降低了35％，从而实现了对煤炭和天然气发电厂更加高效的管理。迄今为止，这节省了超过6000万美元。（Xcel Energy Inc. 2017a; Xcel Energy Inc. 2017b）。
为了提高预测的准确性，获取有关预测误差的知识是有用的。尽管先前的研究主要集中在绩效评估和实际时间序列的统计特性上，但本文关注的是预测误差的统计特性。目标是找到预测误差的典型事实。典型事实是对常见统计特性的简化抽象，由Kaldor（1961）首次引入。Cont（2001）在资产回报的范围内将典型事实定义为在“许多工具、市场和时间段”中普遍存在的统计特性。转移到本文中，我们寻找在许多预测方法、行业和时间段中普遍存在的统计特性。此外，我们区分行业，因为可能存在仅在单个行业中普遍存在的特性。为了做到这一点，我们将收集时间序列的特征和特性，并寻找共同点。此外，本文介绍了协整和误差修正模型的原理，并将其归类为预测误差的典型事实的范畴。
预测是利用现有信息对未来价值进行预测的过程。该过程包括对过去和现在的价值、趋势、季节效应等进行分析。
设yt表示最后一个可用值，yt+k|t表示预测值，那么时间段k被称为预测时段。换句话说，它是估计值和实际值之间的时间段。例如，提前24小时估计的预测值具有24小时的预测时段。随着预测时段的增加，预测过程变得更加复杂，因为在t时期可用的信息较少。
为了从预测误差中得出结论，了解预测是如何创建的很重要。我们介绍了一种直观的标准方法，并简要解释了实际预测的工作原理。
持续模型，也称为不变模型，是一种简单的方法，通常用作其他方法的基准模型。它也是几种预测误差度量的一部分。定义如方程1所示，其中yt+k|t表示预测值，yt表示最后一个实际值，k表示预测时段。
yt+k|t = yt (1)
简而言之，预测值就是最后一个实际值（B.-M. Hodge和Michael Milligan 2011）。
实际使用的预测模型通常是几种更复杂方法的组合。例如，风力预测模型通常与风速预测一起构建。德国输电系统运营商50Hertz使用来自各种研究机构的预测组合（50Hertz Transmission GmbH 2017）。在M3挑战赛和欧洲央行（ECB）的专业预测师调查中使用的一些预测方法包括自回归积分移动平均（ARIMA）模型、人工神经网络和指数平滑方法。
📚2 运行结果
运行结果比较多，就不一一展示。
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
