System and method for building a time series model

Details System and method for building a time series model System and method for building a time series model

G - Physics

06

F

G06F 7/60 (2006.01) G06F 17/10 (2006.01)

Patent

CA 2428235

A method and computer systtem is provided for automatically constructing a time series model for the time series (figure 2). The model can be either a univariate or multivariate ARIMA model, depending upon whether predictors, interventions or events are input in the system in addition to the times series. The method for constructing the univariate ARIMA model comprises the steps of inputting missing values of the corresponding times series, finding the proper transformation for positive time series, determining differencing orders, determining non-seasonal AR and MA oders by pattern detection, building an ininitial model, and iteratively estimating and modifying the model. The method for constructing the multivariate model comprises the steps of finding a univariate ARIMA model for the time series, applying the transformation found in the univariate model to all positive time series including the series to be forecast and predictors; applying differencing orders found in the univariate model to all time series including the series to be forecast, predictors, interventions and events, deleting selected predictors and further differencing other predictors, building an initial model wherein its disturbance series follows an ARIMA model with AR and MA orders found in the univariate model, eand iteratively estimating and modifying the model.

Procédé et système informatiques servant à construire automatiquement un modèle de série chronologique pour une série chronologique (figure 2) donnée. Le modèle peut être un modèle à une variable ou à variables multiples, appelé ARIMA, en fonction des prédicteurs, interventions ou événements introduits dans le système avec la série chronologique. Le procédé de construction du modèle ARIMA à une variable comporte les étapes consistant à : introduire les valeurs manquantes de la série chronologique introduite ; trouver la transformation adéquate pour la série chronologique positive ; déterminer des ordres de calcul de différences ; déterminer des ordres AR (autorégression) et MA (moyenne mobile) non saisonniers par une détection de motifs ; construire un modèle initial ; et estimer et modifier ce modèle de manière itérative. Le procédé de construction du modèle à variables multiples comporte les étapes consistant à : trouver un modèle ARIMA adéquat à une variable pour la série chronologique donnée ; appliquer la transformation trouvée dans le modèle à une variable à toutes les séries chronologiques positives, y compris la série à traiter et les prédicteurs ; appliquer des ordres de calcul de différences trouvés dans le modèle à une variable à toutes les séries chronologiques, y compris la série à traiter, les prédicteurs, interventions et événements ; supprimer des prédicteurs sélectionnés et différencier davantage d'autres prédicteurs ; construire un modèle initial dans lequel la série de perturbations suit un modèle ARIMA, à l'aide d'ordres AR et MA trouvés dans le modèle à une variable, et estimer et modifier le modèle de façon itérative.

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