Extrapolation Zeitreihe

Question

ich das Jahresergebnis von Google in den vergangenen 4 Jahre heruntergeladen

library(quantmod) 
getFinancials(GOOG) 
df<-viewFinancials(GOOG.f, type='IS', period='A',subset = NULL)['Net Income',] 
df<-(as.data.frame(df)) 

Hier wird, wie die Daten angezeigt:

2015-12-31 16348 
2014-12-31 14136 
2013-12-31 12733 
2012-12-31 10737 

Ich möchte „extrapolieren“ diese Daten als ein durchschnittliches lineares Wachstum in den nächsten 10 Jahren, etwas auf diese Weise:

.

In Excel, alles was ich brauche die obigen Daten einfügen, sortiert nach ältestem neuesten, wählen Sie es, und „strecken“ die Auswahl über 10 zusätzliche Zeilen, mit diesem Ergebnis:

12/31/2012 10737 
12/31/2013 12733 
12/31/2014 14136 
12/31/2015 16348 
12/31/2016 18048 
12/31/2017 19871 
12/31/2018 21695 
12/31/2019 23518 
12/31/2020 25342 
12/31/2021 27166 
12/31/2022 28989 
12/31/2023 30813 
12/31/2024 32636 
12/31/2025 34460 

Wie kann ich mach dasselbe (oder etwas in der Nähe) in R?

Answer 1

Es dauert ein paar zusätzliche Schritte in R. Hier ist Ihre Beispieldaten:

date<-as.Date(c("2015-12-31", "2014-12-31", "2013-12-31", "2012-12-31")) 
value<-c(16348, 14136, 12733, 10737) 

ein lineares Wachstum in die Zukunft Unter der Annahme. Verwenden Sie den Befehl lm, um die lineare Regression durchzuführen. Die Variable "Modell" speichert die Anpassung.

#fit linear regression 
model<-lm(value~date) 

10 Jahre in die Zukunft der Suche, ein Datum Sequenz für die nächsten 10 Jahre und Speicher als Datenrahmen (erforderlich für den Befehl vorhersagen) erstellen

#build predict dataframe 
dfuture<-data.frame(date=seq(as.Date("2016-12-31"), by="1 year", length.out = 10)) 
#predict the futurne 
predict(model, dfuture, interval = "prediction") 

Das obige Modell lineares Wachstum annimmt. Wenn es eine andere Vorhersage gibt, wie das Wachstum sein würde, dann muss lm Formel modifiziert werden oder die nlm-Gleichung verwenden. Ich werde die Warnungen über Vorhersagen außerhalb des Bereichs der verfügbaren Daten weglassen.