We introduce multivariate exponential smoothing models based on a vector innovations structural time series framework. The models enable us to exploit potential inter-series dependencies to improve the fit and forecasts of multivariate (vector) time series. Models are applied to forecast the exchange rates of the UK pound (UKP) and US dollar (USD) against the Korean won (KRW) observed on monthly basis; subseqently, we compare their performance with alternative models. We observe that the multivariate exponential smoothing models are superior to alternatives.
This paper evaluates the performance of the neural network autoregressive model combined with an exponential smoothing model, called the NNARX+ETS model. The combined model utilizes the components of ETS as exogenous variables for NNARX, to forecast time series data using artificial neural networks. The main idea is to enhance the performance of NNAR using only lags of the original time series data, by combining traditional time series analysis methods with the neural networks through NNARX. We employ two real data for performance evaluation and compare the NNARX+ETS with NNAR and traditional time series analysis methods such as ETS and ARIMA (autoregressive integrated moving average) models.
The paper considers a hybrid model to analyze and forecast time series data based on an empirical mode decomposition (EMD) that accommodates complex characteristics of time series such as nonstationarity and nonlinearity. We aggregate IMFs using the concept of cumulative energy to improve the interpretability of intrinsic mode functions (IMFs) from EMD. We forecast aggregated IMFs and residue with a hybrid model that combines the ARIMA model and an exponential smoothing method (ETS). The proposed method is applied to forecast KOSPI time series and is compared to traditional forecast models. Aggregated IMFs and residue provide a convenience to interpret the short, medium and long term dynamics of the KOSPI. It is also observed that the hybrid model with ARIMA and ETS is superior to traditional and other types of hybrid models.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2013.10a
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pp.133-135
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2013
장래의 해상교통량에 대한 정확한 예측은 항로설계 및 해상교통의 안전성 평가 측면에서 중요한 요소이다. 본 연구는 신뢰성 있는 해상교통량을 추정하기 위해 시계열 모델의 지수평활법과 ARIMA 모형을 이용하여 모형의 식별 및 진단 방안을 제시하였다. 제시된 방법의 효과를 검증하기 위하여 주요항만인 부산항, 광양항, 인천항, 평택항의 해상교통량을 예측하였다. 그 결과로 부산항은 ARIMA 모형, 광양항은 Winters 승법 모형, 인천항은 단순계절 모형, 평택항은 ARIMA 모형이 더 적합한 모형으로 알 수 있었으며, 각 항만별 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 향후 항로 및 항만설계 또는 해상교통 안전성 평가에 보다 신뢰성 있는 추정치를 제공할 수 있을 것으로 보인다.
We introduce innovations state space exponential smoothing models (ISS-ESM) that can analyze time series with multiple seasonal patterns. Especially, in order to control complex structure existing in the multiple patterns, the model equations use a matrix consisting of seasonal updating parameters. It enables us to group the seasonal parameters according to their similarity. Because of the grouped parameters, we can accomplish the principle of parsimony. Further, the ISS-ESM can potentially accommodate any number of multiple seasonal patterns. The models are applied to predict electricity demand in Korea that is observed on hourly basis, and we compare their performance with that of the traditional exponential smoothing methods. It is observed that the ISS-ESM are superior to the traditional methods in terms of the prediction and the interpretability of seasonal patterns.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.2
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pp.321-332
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2013
Because of the continuous low birthrates, the number of the elementary students will decrease by 17% in 2020 compared to 2011. The purpose of this study is to forecast the number of elementary school teachers until 2020. We used the data in education statistical year books from 1970 to 2010. We used the time-series regression model, time series grouped regression model and exponential smoothing model to predict the number of teachers for the next ten years. Consequently time-series grouped regression model is a better model for forecasting the number of elementary school teachers than other models.
Through this study, we studied how to consider environment variables (such as temperatures, weekend, holiday) closely related to electricity demand, and how to consider the characteristics of Korea electricity demand. In order to conduct this study, Smoothing method, Seasonal ARIMA model and regression model with AR-GARCH errors are compared with mean absolute error criteria. The performance comparison results of the model showed that the predictive method using AR-GARCH error regression model with environment variables had the best predictive power.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.1
no.1
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pp.119-130
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1994
각종 통계패키지 내에 수용되어 있는 시계열 분석방법은 패키지의 특성이나 기능에 따라 다소 차이가 있다. 본 논문에서는 일반덕으로 많이 사용되고 있는 8종류의 통계패키지 (EXECUSTAT, MINITAB, RATS, SAS, SCA, S-PLUS, TSP)에서 시계열 분석이 어떻게 이루어지는지를 비교 검토하였다. 지수평활법과 ARIMA 모형에 의한 분석방법을 중심으로 비교하였으며, 아울러 사용자 관점에서 편리하고 보다 효율적인 패키지가 갖추어야 할 기능들을 제시하였다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.1D
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pp.1-9
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2009
Bus information system(BIS), as a part of the intelligent transportation system(ITS), is one of the most advanced public transportation systems which provide the real-time bus traffic information for the users waiting the buses at the bus stop. However, correct bus information data, such as the present bus location, the user waiting time, the bus arrival time, etc. are not provided for the bus users because the proper bus arrival time predictive models are not used yet in most of the cities operating the bus information system, including the metropolitan City of Ulsan. Thus, the purpose in this study is to investigate real-time bus traffic characteristic data for identifying the bus operation characteristics on the arterial under the study in the metropolitan City of Ulsan, analyze real-time bus traffic characteristic data on the ID locations of the arterial under the study, construct the optimal unit segment models for the unit segments which are the bus stop, node and travel section using the exponential smoothing, weighted smoothing and Kalman Filter methods, respectively, and finally suggest the optimal integrated model for predicting the real-time bus arrival time at the bus stop of the arterial under the study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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