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文件名:  Another look at measures of forecast accuracy.pdf
资料下载链接地址: https://bbs.pinggu.org/a-1600951.html
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帮助代码是：
  1. fit1 <- rwf(EuStockMarkets[1:200,1],h=100)
  2. fit2 <- meanf(EuStockMarkets[1:200,1],h=100)
  3. accuracy(fit1)
  4. accuracy(fit2)
复制代码

结果：

在Another Look at Measures of Forecast Accuracy一文中，forecast包的作者给出的结论是，MASE可以成为标准的检验预测精度的标准，比其它被推荐的方法（如MAPE）都好，其解说也简单，“values of
MASE greater than one indicate the forecasts are worse, on average, than in-sample one-step
forecasts from the naive method.”
前半句是说：“若MASE的值大于1，表明预测更差了，与来自幼稚方法的样本内一步预测相比。”那么，样本内一步预测的幼稚方法指什么呢？用R如何实现？
我的理解是，最简洁的标准是设定一个标准，MASE小于（或大于）这个标准，就说预测结果较为精准。但作者的解释好像不是这样子。
 相关的一个困惑是，作者在摘要中提到：“ we propose that the mean absolute scaled error become
the standard measure for comparing forecast accuracy across multiple time series”
大意是，我们提出，MASE法应该成为比较预测精度的标准方法，在多个时间序列中。
疑惑出在后半句：在多个时间序列中。
众所周知，ARIMA模型是用于单变量时间序列估计和预测的，那么，要判断预测是否精准，怎么还和其它时间序列有联系？
中国的时间序列书籍众多，但优质的不多。中国的时间序列教师众多，但把关键细节都能讲清楚的不多。在中国教科书中找不到答案，这是我的遗憾。但我相信，高手出在民间。广大的网友中，肯定不乏高手。更期待这些民间高手站出来，引领中国时间序列研究的发展，使更多的中国学生、学者解除困惑。
期待！
附上forecast包帮助手册和作者原文。


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