1) загрузка файла с данными временных рядов по схеме TSTS для M3 с сайта в переменную ts

ts <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/forvis/forvision_data/master/M3_quarterly_TSTS.csv")
head(ts, 10)
##    series_id category   value timestamp
## 1         Q1    MICRO 3142.63   1984-Q1
## 2         Q1    MICRO 3190.75   1984-Q2
## 3         Q1    MICRO 3178.69   1984-Q3
## 4         Q1    MICRO 3170.94   1984-Q4
## 5         Q1    MICRO 3124.38   1985-Q1
## 6         Q1    MICRO 3170.00   1985-Q2
## 7         Q1    MICRO 3200.94   1985-Q3
## 8         Q1    MICRO 3176.75   1985-Q4
## 9         Q1    MICRO 3170.44   1986-Q1
## 10        Q1    MICRO 3268.67   1986-Q2

2) загрузка файла с данными временных рядов по схеме FTS для M3 с сайта в переменную fs

fs <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/forvis/forvision_data/master/M3_quarterly_PIs_FTS.csv")
head(fs, 10)
##    series_id method timestamp origin_timestamp forecast     lo80     hi80
## 1         Q1  ARIMA   1993-Q1          1992-Q4 5457.653 5016.036 5899.270
## 2         Q1  ARIMA   1993-Q2          1992-Q4 5500.497 4911.868 6089.126
## 3         Q1  ARIMA   1993-Q3          1992-Q4 5455.748 4774.493 6137.003
## 4         Q1  ARIMA   1993-Q4          1992-Q4 5467.462 4722.173 6212.752
## 5         Q1  ARIMA   1994-Q1          1992-Q4 5428.893 4513.864 6343.922
## 6         Q1  ARIMA   1994-Q2          1992-Q4 5478.830 4451.142 6506.517
## 7         Q1  ARIMA   1994-Q3          1992-Q4 5414.630 4307.330 6521.931
## 8         Q1  ARIMA   1994-Q4          1992-Q4 5439.771 4274.389 6605.153
## 9         Q2  ARIMA   1993-Q1          1992-Q4 3712.918 3630.019 3795.818
## 10        Q2  ARIMA   1993-Q2          1992-Q4 3766.696 3666.514 3866.878
##        lo95     hi95
## 1  4782.258 6133.048
## 2  4600.266 6400.728
## 3  4413.858 6497.637
## 4  4327.640 6607.284
## 5  4029.478 6828.308
## 6  3907.117 7050.542
## 7  3721.161 7108.100
## 8  3657.473 7222.069
## 9  3586.135 3839.702
## 10 3613.481 3919.911

3) вывод графика типа Fan Chart для какого-нибудь ряда для какого-нибудь метода для какого-нибудь origin’а

  • Добавление и преобразование колонки timestamp_dbo в виде date-based object:
library(zoo)
ts$timestamp_dbo <- as.yearqtr(ts$timestamp, format = '%Y-Q%q')
fs$timestamp_dbo <- as.yearqtr(fs$timestamp, '%Y-Q%q')
head(ts)
##   series_id category   value timestamp timestamp_dbo
## 1        Q1    MICRO 3142.63   1984-Q1       1984 Q1
## 2        Q1    MICRO 3190.75   1984-Q2       1984 Q2
## 3        Q1    MICRO 3178.69   1984-Q3       1984 Q3
## 4        Q1    MICRO 3170.94   1984-Q4       1984 Q4
## 5        Q1    MICRO 3124.38   1985-Q1       1985 Q1
## 6        Q1    MICRO 3170.00   1985-Q2       1985 Q2
head(fs)
##   series_id method timestamp origin_timestamp forecast     lo80     hi80
## 1        Q1  ARIMA   1993-Q1          1992-Q4 5457.653 5016.036 5899.270
## 2        Q1  ARIMA   1993-Q2          1992-Q4 5500.497 4911.868 6089.126
## 3        Q1  ARIMA   1993-Q3          1992-Q4 5455.748 4774.493 6137.003
## 4        Q1  ARIMA   1993-Q4          1992-Q4 5467.462 4722.173 6212.752
## 5        Q1  ARIMA   1994-Q1          1992-Q4 5428.893 4513.864 6343.922
## 6        Q1  ARIMA   1994-Q2          1992-Q4 5478.830 4451.142 6506.517
##       lo95     hi95 timestamp_dbo
## 1 4782.258 6133.048       1993 Q1
## 2 4600.266 6400.728       1993 Q2
## 3 4413.858 6497.637       1993 Q3
## 4 4327.640 6607.284       1993 Q4
## 5 4029.478 6828.308       1994 Q1
## 6 3907.117 7050.542       1994 Q2

вывод графика типа Fan Chart для ряда Q1 для метода ARIMA для origin 1992-Q4:

library(forvision)
plotFanChart(ts = ts, fs = fs, id ="Q1", origin = "1992-Q4", m = "ARIMA")