时间序列预测技术浅析.docx

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1、时间序列预测技术浅析当前，人类社会已进入大数据时代，包括银行业在内的各行各业每时每刻都在产生不同类型的海量数据。其中，有一类数据是按照不同的时间间隔依次、连续产生的，并且往往包含着丰富且庞杂的信息，如金融交易明细、气象温度和风速等，这类数据通常被统称为“时间序列（Time Series）数据”。时间序列数据可能隐含着某些事件的未来发展趋势，对其进行分析预测具有十分重要的现实意义。一、时间序列时间序列就是同一现象在不同时间点的相继观察值排列而成的序列，可以描述现象随时间发展变化的特征。时间序列数据是系统内外部各种因素共同作用的结果体现。研究表明，一个时间序列通常可由几种不同的变化形式叠加生成。一

2、般来说，时间序列数据可以分解成系统性部分和非系统性部分。系统性部分由趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和周期性（Cyclicity）三种成分构成，代表了序列的规律性。而非系统性部分即为不规则变动（Irregular Variations），又被称为“随机扰动”或者“噪声”。二、时间序列预测方法时间序列预测（Time Series Prediction）是指根据客观事物的发展趋势和变化规律，对特定对象未来的发展趋势或状态作出科学的推断与判断。时间序列预测算法的基本原理是基于事物发展的延续性，利用历史的时序数据进行统计和分析，对事物的变化规律进行挖掘，并根据变化规律来探索出事物未

3、来的存在形式。目前，主流的时间序列预测方法包括如下几大类：1.传统时间序列预测模型方法传统时间序列预测模型通常指用于时间序列预测的统计学模型，常用的有均值回归、差分自回归移动平均模型（Auto Regressive Integrated Moving Average，ARIMA）、指数平滑预测法等。比如，ARIMA主要通过对历史数据的建模分析，抽离出其中的趋势，最后通过对趋势的预测得到未来一段时间需求的变化。基于统计学的传统时间序列预测方法复杂度低、计算速度快，在处理单变量的预测问题方面具有较大的优势。但是，如果预测问题较为复杂或者变量过多，那么传统时间序列预测模型就容易出现短板。2.机器学习

4、模型方法机器学习模型方法以Lightgbm、XGboost等为代表，一般是把时间序列问题转换为监督学习，通过特征工程和机器学习方法进行预测。这种模型支持复杂的数据建模，可以解决绝大多数的时序预测问题，包括多变量协同回归和非线性问题等。机器学习模型方法最大的缺点是特征工程的建模可能会比较繁琐，需要建模人员具备一定的专业知识和丰富的想象力。特征工程能力的高低往往决定了机器学习模型的性能上限，而机器学习方法只是尽可能地逼近这个上限。3.深度学习模型方法常见的利用神经网络技术来做时间序列预测的方法有LSTM、Transformer、Seq2seq、CNN等。其中，LSTM就是专门为解决时间序列问题设计

5、的。在实际应用中，针对具体的预测问题，可以通过组合方式设计出不同的深度学习模型架构，同时兼容对文本、图片等非数值型数据的处理，实现更复杂的预测模型设计。机器学习模型方法需要人工构建相关模型的特征，神经网络模型通常更依赖于大量的数据来进行模型训练。在数据量充足的前提下，神经网络模型的预测效果往往会更好。因此，深度学习模型是当前最受关注的预测方法。三、银行业应用思考及展望当前，银行业加快数字化转型进程，能否通过各类技术手段挖掘自身海量数据的价值是影响转型成效的一个关键因素。银行在开展业务的过程中，积累了大量有价值的时间序列数据，这些数据能够反映各项业务及技术指标的历史情况及演变规律，对这些时间序列

6、数据进行有效预测，将为银行的数字化转型提供非常重要的指导。例如，在对客服务领域，通过对网点客流量进行预测，可合理调配网点人力资源，提升客户满意度；在运营管理领域，通过对自助存取款设备的现金使用量进行预测，可以科学制定加钞计划，有效降低运营成本；在风险管理领域，通过对信贷坏账风险进行预测，可以提前进行防控干预，降低银行资金损失等风险。在实际应用时间序列预测技术的过程中，如何更好地结合自身业务特点，降低各类不确定因素的干扰，从而构建更加精确的预测模型，仍有很大优化的空间，银行可以从以下几方面进行持续提升。1.充分发挥一线业务人员的经验作用经验丰富的一线业务人员对具体业务的认识往往更加全面深入，对于

7、蕴含在数据之中的信息会有更深刻的理解。例如，业务人员会知道历史数据中某些时间段的异常原因是什么，一些预测偏差较大的原因可能是什么，不同外部因素会对业务条线产生什么样的影响等。这些一线业务人员的宝贵经验对于时间序列预测的数据清洗、异常判断、模型设计等工作都有很好的指导提升作用，在开展时序预测工作时十分有必要与业务人员保持紧密有效的沟通。2.动态进行预测模型的迭代更新和效果评估随着时间的推移，银行不同业务条线的经营情况会不断发展变化，这将对时间序列预测工作产生极大影响。为此，需要制定持续的模型重训练策略，根据新产生的时序数据动态更新模型，才能使模型效果维持在一个较好的预测水平。此外，对于不同项目或

8、者在相同项目的不同时期，评价时间序列预测模型效果的标准并不是一成不变的，需要从业务的实际诉求出发，综合模型准确率、稳定性、可维护性、可解释性等多方面因素，定期评估预测模型的合理性和实用性，从而明确预测工作下一步的改进方向，以更好地满足业务需求。3.密切关注时序预测技术的发展与演进时间序列预测技术经过多年的发展和完善，目前已在包括银行业在内的多个不同领域得到应用。随着预测任务复杂度的提升，加上银行的金融业务往往对预测准确度的要求较高，为了更好满足各种复杂业务场景的使用要求，时间序列预测问题的解决方式从简单的传统统计模型向更为智能的神经网络模型等发展，从单一的模型向更为复杂的组合模型演进。组合模型可按照不同的聚合规则集中多个预测方法的优势，提供更好的预测结果，近年来逐渐成为时序预测领域新的发展方向。与此同时，组合模型带来的系统复杂性过高问题也日益凸显，如何平衡模型预测精度和复杂度之间的关系，仍需要各界共同关注研究。6