Prognozowanie towarów zawsze było wyścigiem z hałasem i zmianami strukturalnymi. Na niestabilnych rynkach oparcie na pojedynczym modelu lub agregatach o niskiej częstotliwości jest receptą na dryf. Dowody są jasne, łączenie różnych modeli ma tendencję do pokonania wyboru jednego zwycięzcy, o czym świadczy nacisk konkursu M4 na kombinacje prognoz i metody hybrydowe (Międzynarodowy Dziennik Prognozowania; przegląd kombinacji). Podejścia o mieszanej częstotliwości, takie jak MIDAS, pozwalają wykorzystać sygnały o wysokiej częstotliwości bez grubej agregacji, co pokazuje wiele badań i implementacji dostawców dla makr i towarów (eViews na MIDAS, Skrzynka narzędziowa JSS MIDAS, lotność oleju z wejściami o mieszanej częstotliwości). Wreszcie, priorytetyzowanie pierwszego kroku naprzód ma znaczenie, ponieważ rekurencyjne prognozy wieloetapowe komplikują wczesne błędy, co jest udokumentowane w literaturze wieloetapowej (Taieb i Hyndman).

W tym kontekście oto osiem najlepszych opcji oprogramowania do prognozowania towarów na rok 2025, wybranych ze względu na szerokość modeli, obsługę transformacji i zmiennych egzogennych oraz ich zdolność do przyjmowania strumieni danych o wysokiej częstotliwości i mieszanej częstotliwości.

8 najlepszych programów do prognozowania towarów w 2025 roku

1) Wskaźnik

Wskaźnik to platforma prognozowania bez kodu zaprojektowana do operacjonalizacji szerokiej oceny modelu w podejściach statystycznych, ML, bayesowskich i karanych, przy jednoczesnym automatyzacji wyszukiwania zmiennych i transformacji w stosunku do wewnętrznych i zewnętrznych wskaźników wiodących. Jego przepływ pracy kładzie nacisk na wejścia o mieszanej częstotliwości i sygnały o wysokiej częstotliwości, unikając utraty informacji w wyniku agregacji. Został stworzony zarówno dla użytkowników biznesowych, jak i analityków, dzięki czemu menedżerowie zakupów i menedżerowie mogą eksplorować efekty sterowników, uruchamiać „co jeśli” i wdrażać solidne prognozy bez pisania kodu. Indicio oferuje również gwarancję podnoszenia dokładności co najmniej 30 procent, dostosowując zachęty do mierzalnych wyników.

Plusy

1. Szeroka biblioteka z automatyczną oceną wielu modeli, transformacji i zmiennych.
2. Rurociąg przyjazny dla mieszanych częstotliwości i zintegrowana analiza scenariuszy.
3. Użyteczność bez kodu dla osób niebędących doktoratami, a jednocześnie przejrzysta diagnostyka dla analityków.

Wady

1. Kosztuje więcej niż pakiety open source.
2. Nie możesz kodować własnych modeli niestandardowych wewnątrz platformy.
3. Wymaga połączenia z Internetem.

2) Prognozowanie wizualne SAS i SAS/ETS

Prognozowanie wizualne SAS a SAS/ETS łączą zautomatyzowane serie czasowe na dużą skalę z zaawansowaną ekonometrią, w tym przestrzenią stanową, UCM, VARMAX i wieloma smakami GARCH dla zmienności, a także strategie ML i hybrydowe dla serii paneli w skali. Stos jest sprawdzony w energetyce i towarach, gdzie modelowanie tysięcy hierarchii i powiązanych serii jest rutynowe, i wchodzi w zarządzanie przedsiębiorstwem i standardy IT.

Plusy

1. Skalowalność klasy korporacyjnej dla tysięcy jednostek SKU, kontraktów i lokalizacji.
2. Bogata ekonometria, w tym modele VAR/VECM, state space i GARCH.
3. Bezproblemowa integracja z ekosystemem SAS Viya w celu wdrożenia.

Wady

1. Koszt licencji i zasięg infrastruktury mogą być wysokie.
2. Modelowanie o mieszanej częstotliwości wymaga niestandardowej konfiguracji lub kodu.
3. Stroma krzywa uczenia się dla użytkowników nietechnicznych.

3) eWidoki

eViews to wieloletnia platforma ekonometryczna popularna w bankach centralnych i domach towarowych. Natywnie obsługuje regresję MIDAS, a nawet MIDAS-GARCH, umożliwiając użytkownikom łączenie dziennych lub tygodniowych sterowników z miesięcznymi celami bez odrzucania informacji wewnątrz okresu. Jego przepływ pracy jest prosty do budowania VAR, ARIMA, modeli przestrzeni stanów i symulacji, i dobrze integruje się z zespołami skoncentrowanymi na arkuszach kalkulacyjnych.

Plusy

1. Natywne implementacje MIDAS do prognozowania o mieszanej częstotliwości.
2. Szeroki zasięg ekonometryczny, w tym VAR, stan-przestrzeń i modele symulacyjne.
3. Przystępny interfejs użytkownika dla analityków pochodzących z Excela.

Wady

1. Ograniczona skalowalność w porównaniu z rozproszonymi stosami w chmurze.
2. Niektóre zaawansowane moduły wymagają dodatkowych dodatków.
3. Mniej nadaje się do automatyzacji i wdrażania na dużą skalę.

4) MATLAB Econometrics Toolbox z zestawami narzędzi MIDAS

Zestaw narzędzi do ekonometryki MathWorks obejmuje ARIMA, przestrzeń stanową, GARCH, VAR i inne, a społeczność zapewnia solidne zestawy narzędzi MIDAS do regresji mieszanej częstotliwości i modelowania zmienności. W przypadku kwantów towarowych ekosystem matrycowy MATLAB ułatwia prototypowanie, testowanie wsteczne i integrację optymalizacji pod rzeczywistymi ograniczeniami.

Plusy

1. Kompleksowy pakiet ekonometryczny i symulacyjny z niezawodnymi narzędziami numerycznymi.
2. Silne wsparcie dla pakietów narzędzi MIDAS opartych na społeczności.
3. Doskonałe możliwości wizualizacji i optymalizacji.

Wady

1. Wymaga płatnych licencji na MATLAB i dodatki.
2. Skalowanie do bardzo dużych zestawów szeregów czasowych może być złożone.
3. Potężni użytkownicy potrzebują umiejętności skryptów, aby odblokować pełny potencjał.

5) Prognoza Pro

Prognoza Pro koncentruje się na pragmatycznym, skalowalnym prognozowaniu, z automatycznym wyborem modeli najlepszego wyboru w wykładniczym wygładzaniu, Box-Jenkins ARIMA i pokrewnych rodzinach. Jest szeroko stosowany przez łańcuch dostaw i zespoły produkcyjne i płynnie integruje się z systemami ERP i planowania.

Plusy

1. Automatyczny wybór modeli najlepszego wyboru dla dużych portfeli.
2. Współpraca, zarządzanie hierarchią i raportowanie gotowe dla S&OP.
3. Szybka implementacja i przyjazny dla użytkownika interfejs.

Wady

1. Ograniczona obsługa danych o mieszanej częstotliwości.
2. Brakuje zaawansowanych metod uczenia maszynowego.
3. Modelowanie zmienności cen towarów wymaga narzędzi zewnętrznych.

6) Bezsterownicza sztuczna inteligencja H2O

Bezsterownikowa sztuczna inteligencja H2O automatyzuje inżynierię funkcji, testowanie wsteczne okien rolowanych i wybór modelu w różnych metodach zwiększania gradientu i innych metod ML. Jest szczególnie skuteczny przy budowaniu zespołów na zaprojektowanych egzogennych sterownikach i dużych zbiorach danych.

Plusy

1. Zautomatyzowana inżynieria elementów i ocena okien rolowanych w skali.
2. Szeroki zakres algorytmiczny z solidnymi wzorcami wdrażania.
3. Obsługuje wiele regresorów przydatnych w modelach towarowych bogatych w sterowniki.

Wady

1. Obsługa o mieszanej częstotliwości wymaga wstępnego przetwarzania.
2. Wyższe koszty licencji w porównaniu z alternatywami typu open source.
3. Możliwość interpretacji modelu zależy od wiedzy analityka.

7) Bloomberg BQuant

BQuant integruje Python i JupyterLab z ekosystemem Bloomberga, umożliwiając analitykom łączenie danych terminalowych, BQL i niestandardowych modeli do prognozowania i badań sygnałów. Jest idealny do krótkoterminowych prognoz cen i badań wydarzeń.

Plusy

1. Ścisła integracja z danymi towarowymi w czasie rzeczywistym i historycznymi.
2. Pełna elastyczność Pythona dla niestandardowego modelowania.
3. Udostępnianie przedsiębiorstw i współpraca za pośrednictwem Launchpad.

Wady

1. Wymaga drogich licencji Bloomberga.
2. Brak węzłów mieszanej częstotliwości pod klucz, wymagane kodowanie.
3. Wdrożenie zależy od konfiguracji zarządzania IT.

8) Nixtla StatsForecast (Python)

Prognoza stanów to wysokowydajna biblioteka open source implementująca szeroką gamę klasycznych modeli szeregów czasowych zoptymalizowanych pod kątem operacji na dużą skalę. Jest to silna opcja dla deweloperów budujących niestandardowe rurociągi prognozowania towarów.

Plusy

1. Niezwykle szybkie wdrożenia modeli ARIMA, ETS, Theta i innych.
2. Obsługuje wielkoskalowe portfele prognozy i zespoły.
3. W pełni open source i wysoce rozszerzalny.

Wady

1. Obiegi pracy o mieszanej częstotliwości wymagają niestandardowej inżynierii.
2. Umiejętności Pythona są niezbędne do wdrożenia.
3. Ograniczone wbudowane narzędzia do zmienności lub modeli strukturalnych.

Dlaczego dane o mieszanej częstotliwości i wysokiej częstotliwości mają znaczenie w towarach

Rynki towarowe są napędzane informacjami przybywającymi w różnych kadencjach, takich jak dzienne stawki frachtu, tygodniowe zapasy i miesięczne wskaźniki makro. Modelowanie częstotliwości mieszanej, zwłaszcza MIDAS, wykorzystuje wszystkie obserwacje o wyższej częstotliwości, zamiast agregować do najniższej częstotliwości, zmniejszając utratę informacji i poprawiając krótkoterminową dokładność. Prowadzi to do lepszych prognoz pierwszego kroku, co ma kluczowe znaczenie, ponieważ prognozy wieloetapowe komplikują wczesne błędy. Łączenie wielu modeli i inteligentne ich ważenie konsekwentnie przewyższa poleganie na jednym modelu.

‍