Прогнозирование временных рядов: ARIMA или нейросети?

[Rasool]

В "Свободном полете" зашел разговор о том, что лучше использовать для прогнозирования временных рядов: ARIMA или нейросети? Знакомая дама, кандидат наук, которая этим занимается, высказала такое мнение:

Цитата:

У каждой из методик свои ограничения по применению. Нейросети хорошо работают по поточным высокочастотным данным с коротким упреждением прогноза. ARIMA и все модели на ее основе хорошо работают при анализе длинных рядов на данных с частотой раз в сутки при относительно долгосрочном прогнозе. Данные у меня есть. Могу и высокочастотные найти для применения нейросетей, но в этом случае надо использовать зевать мощности компьютерные большие.

А вы какого мнения? Где лучше применять модели ARIMA, а где - нейросети?

[ipgmvq]

А ряды чего?
И прогнозирование чего именно в этом ряду (и с какой целью)?
От ответа на второй вопрос сильно зависит выбор метода, а от ответа на первый вопрос доступность высокочастотных данных и размеры имеющихся выборок для моделирования (и соответственно возможность использования нейросети) .

[dmitrij2023]

ipgmvq в сообщении #1628385 писал(а):

А ряды чего?
И прогнозирование чего именно в этом ряду (и с какой целью)?

Например цена биткойна, доллара, акций газпрома и т.п. технический анализ в торговле.

[Ghost_of_past]

Rasool в сообщении #1628384 писал(а):

А вы какого мнения?

Для разных целей и задач - разные инструменты.

Например, в демографии в формальном прогнозировании рождаемости по показателю периодного суммарного коэффициента рождаемости ARIMA стараются не применять, так как она дает не очень надежные результаты. Но и нейросети не дают хороших результатов. Золотым стандартом для данного прогнозирования считается же байесовское иерархическое моделирование.

Так что всё зависит от того, что и для чего надо прогнозировать.

[this]

Rasool в сообщении #1628384 писал(а):

В "Свободном полете" зашел разговор о том, что лучше использовать для прогнозирования временных рядов: ARIMA или нейросети? Знакомая дама, кандидат наук, которая этим занимается, высказала такое мнение:

Цитата:

У каждой из методик свои ограничения по применению. Нейросети хорошо работают по поточным высокочастотным данным с коротким упреждением прогноза. ARIMA и все модели на ее основе хорошо работают при анализе длинных рядов на данных с частотой раз в сутки при относительно долгосрочном прогнозе. Данные у меня есть. Могу и высокочастотные найти для применения нейросетей, но в этом случае надо использовать зевать мощности компьютерные большие.

А вы какого мнения? Где лучше применять модели ARIMA, а где - нейросети?

Верно глаголят выше товарищи - "смотря какие ВР". Погоду можно предсказывать, рынок — нет.