Process / pipelineForecast evaluation

Кросс-валидация временных рядов (скользящее/расширяющееся окно)

Кросс-валидация временных рядов — это процедура ресемплинга, разработанная для последовательно упорядоченных данных. Вместо случайного разбиения наблюдений — что разрушило бы временную структуру и привело бы к утечке данных — она продвигает точку прогнозирования на один шаг за раз, подбирая модель на всех прошлых данных до этой точки и оценивая ее на непосредственно следующем периоде вне выборки. Экономисты, финансовые аналитики и метеорологи используют ее всякий раз, когда требуется честная, операционно реалистичная оценка прогностической точности для упорядоченного во времени процесса.

Применить в EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Кросс-валидация временных рядов (скользящее/расширяющееся окно)
Модель ARIMA (авторегрес…Бутстреп-выводТест Дибольда-Мариано на…Тест Джакомини-Уайта на…

Источники

  1. Bergmeir, C., & Benítez, J. M. (2012). On the use of cross-validation for time series predictor evaluation. Information Sciences, 191, 192–213. DOI: 10.1016/j.ins.2011.12.028

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 2). Time-Series Cross-Validation (Rolling/Expanding Window). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/ts-cross-validation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateTime-Series Cross-Validation (Time-Series Cross-Validation (Rolling/Expanding Window)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/econometrics/ts-cross-validation · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026