title: Forecasting hierarchical time series
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Марковкин Михаил Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Markovkin Mihail Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кильдякова Юлия Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kildakova Ulia Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Парилина Елена Михайловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Parilina Elena Mihajlovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:49:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:49:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 068847
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40168
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа посвящена исследованию прогнозных моделей и подходов к согласованию прогнозов иерархических временных рядов применительно к данным о численности граждан РФ, размещенных в коллективных средствах размещения (гостиницах, хостелах и т.п.). Исследуются следующие прогнозные модели: ARIMA, SARIMAX, аддитивная модель, лежащая в основе библиотеки Prophet, а также такие подходы к согласованию прогнозов: восходящий, нисходящий, подход оптимального согласования. Результатом работы является сравнительный анализ комбинаций моделей и подходов. Наилучшие результаты показывает сочетание подхода оптимального согласования и библиотеки Prophet. Получены прогнозы на 2021-2022 годы.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work is devoted to the study of predictive models and approaches to the hierarchical time series forecasts reconciliation for data on the number of citizens of the Russian Federation placed in collective accommodation facilities (hotels, hostels, etc.). The following predictive models are studied: ARIMA, SARIMAX, the additive model underlying the Prophet library, as well as such forecasts reconciliation approaches: bottom-up, top-down, optimal matching approach. The result of the work is a comparative analysis of combinations of models and approaches. The best results are shown by the combination of the optimal reconciliation approach and the Prophet library. Forecasts for 2021-2022 have been received.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Временной ряд
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогноз
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование временных рядов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: иерархический временной ряд
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: согласование прогнозов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ARIMA
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SARIMAX
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Prophet
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecast
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: hierarchical time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasts reconciliation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ARIMA
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SARIMAX
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Prophet
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Forecasting hierarchical time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование иерархических временных рядов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Kildakova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40168/2/VKR_Kildakova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 866,16 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_VKR_Kildakova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40168/3/reviewSV_Otzyv_VKR_Kildakova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 125,18 kB
resources.filename: reviewSV_st068847_Kildakova_Ulia_Aleksandrovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40168/4/reviewSV_st068847_Kildakova_Ulia_Aleksandrovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,17 kB