求助：涉及分组变量的时间序列预测问题

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大家好，我有个疑问。SAS里面的forecast、arima等预测语句可以使用BY接分组变量。R里面类似问题该如何处理呢？

如果是单个时间序列，以arima模型为例，可以直接建模预测：

1. val = ts(val,start=c(2011,1), end=c(2013,12),frequency=12)
   
2. #forecast包进行预测测
   
3. library(forecast)
   
4. #ARIMA模型，auto.arima
   
5. ##########################################
   
6. fit = auto.arima(val)
   
7. forecast = forecast(fit,12)

复制代码

但是，如果有分组变量呢？以下面数据为例：

1. date    yy    zb_id    val
   
2. 201208    a    214    100
   
3. 201209    a    214    60
   
4. 201210    a    214    92
   
5. 201211    a    214    80.39
   
6. 201212    a    214    89.29
   
7. 201301    a    214    94.44
   
8. 201302    a    214    87.18
   
9. 201303    a    214    89.47
   
10. 201304    a    214    94.74
    
11. 201305    a    214    94.05
    
12. 201306    a    214    90
    
13. 201307    a    214    95.38
    
14. 201308    a    214    92.95
    
15. 201309    a    214    96.67
    
16. 201310    a    214    92.44
    
17. 201311    a    214    93.42
    
18. 201312    a    214    87.9
    
19. 201401    a    214    93.98
    
20. 201402    a    214    88.46
    
21. 201403    a    214    87.63
    
22. 201404    a    214    81.4
    
23. 201405    a    214    70.98
    
24. 201208    a    301    4474.84
    
25. 201209    a    301    3646.79
    
26. 201210    a    301    4220.74
    
27. 201211    a    301    4377.37
    
28. 201212    a    301    4844.28
    
29. 201301    a    301    5373.75
    
30. 201302    a    301    4933.65
    
31. 201303    a    301    5366.28
    
32. 201304    a    301    5487.85
    
33. 201305    a    301    5807.58
    
34. 201306    a    301    5850.19
    
35. 201307    a    301    6185.69
    
36. 201308    a    301    5560.34
    
37. 201309    a    301    5295.14
    
38. 201310    a    301    5820.49
    
39. 201311    a    301    5739.83
    
40. 201312    a    301    6504.39
    
41. 201401    a    301    6734.42
    
42. 201402    a    301    6618.1
    
43. 201403    a    301    7497.88
    
44. 201404    a    301    6942.31
    
45. 201405    a    301    6867.31

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关键词：时间序列预测 时间序列 Frequency Forecast forecas frequency library start 2011 模型