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首页> 外文会议>Annual meeting of the Decision Sciences Institute >SIGNAL EXTRACTION TO FORECAST TIME SERIESFROM REPEATED SAMPLE SURVEYS
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SIGNAL EXTRACTION TO FORECAST TIME SERIESFROM REPEATED SAMPLE SURVEYS

机译：从重复的样本调查中提取信号以预测时间序列

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This study proposes an approach for forecasting time series obtained from repeated samplesurveys. The approach applies a signal extraction technique as a preprocessing step to removenoises, due to sampling errors, from the surveyed time series data. Box-Jenkins ARIMA is usedto forecast using the preprocessed signal. The intended result is to show that this approachperforms better in terms of RMSE. An extensive computational simulation study is designed tosupport our hypotheses on various types of time series. Partial results show that for time seriesdata from repeated sample surveys, forecasting should be done using signals extracted fromsignal extraction approach in order to reduce forecasting errors.
机译：这项研究提出了一种预测从重复样本获得的时间序列的方法 调查。该方法将信号提取技术用作预处理步骤以去除 采样时间序列数据中由于采样错误导致的噪声。使用Box-Jenkins ARIMA 使用预处理的信号进行预测。预期结果表明该方法 在RMSE方面表现更好。广泛的计算仿真研究旨在 支持我们关于各种类型的时间序列的假设。部分结果表明，对于时间序列 重复抽样调查得出的数据，应使用从 信号提取方法，以减少预测误差。

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