建立模型并预测未来的结果
预测建模是一种使用数学和计算方法来预测事件或结果的技术。数学方法使用基于方程的模型来描述所考虑的现象。该模型用于根据模型输入的更改预测未来某个状态或时间的结果。模型参数有助于解释模型输入如何影响结果。例子包括时间序列回归模型预测航空交通量或预测燃油效率基于一个线性回归模型发动机转速与负载的关系。
计算预测建模方法不同于数学方法,因为它依赖于不容易用方程形式解释的模型,通常需要模拟技术来创建预测。这种方法通常被称为“黑箱”预测建模,因为模型结构没有提供对映射模型输入到结果的因素的洞察。例子包括使用神经网络来预测哪些酒庄一杯酒源于或袋装决策树预测信用评级借款人。
预测建模通常使用曲线和曲面拟合、时间序列回归或机器学习方法。无论使用哪种方法,创建预测模型的过程在不同方法之间是相同的。的步骤是:
有关预测建模的更多信息,请参见计量经济学工具箱™,统计和机器学习工具箱™而且深度学习工具箱™.
例子和如何
视频
软件参考
参见:GARCH模型,机器学习,蒙特卡罗模拟,面板数据,系统识别,协整,时间序列分析,时间序列回归,预测分析,预见性维护,信用评分模型,风险管理,预测,人工智能在金融领域