对于一个有效的预测模型，我应该在未来成功预测多少个值？

Question

如果我有包含 1000 个值的时间序列，并且我想建立一个预测模型，我应该在多远的未来成功预测才能使我的预测模型有效，是否有任何条件或规则？

Answer 1

时间序列预测模型通常在构建时考虑到特定的 objective。 objective 应该决定模型的设计、拟合及其性能 evaluated/determined 是否成功。

例如，在每个月底，您可能需要尽可能准确地预测下个月的销售额。这意味着我们关心的是将样本外 1 个月的预测误差最小化；我们不太关心样本中模型的 fit/R square/error。我们还必须决定预测需要多准确才能确定模型是否成功。 这是我们的objective。

为了将样本外 1 个月的预测误差降至最低，您可能需要使用交叉验证程序。下面link描述了可以用于时间序列数据的过程。 Rob Hyndman 举了一个例子，其中预测误差最小化了 1 个月，另一个例子是预测误差最小化了 4 个月；这仅取决于您的 objective.

Cross-Validation for Time-Series

因此，要直接回答您的问题，您应该根据 objective 的要求预测尽可能远的未来。为了确定您的模型是 'valid' 还是 'successful'，您必须决定可接受的预测误差量是多少。