STR: A Seasonal-Trend Decomposition Procedure Based on Regression

Um dos maiores desafios em predição/decomposição de séries temporais (no espectro de aprendizado de máquina) é a inclusão de diversos efeitos sazonais ou até mesmo como saber quais efeitos cíclicos que estão contidos na série.

Esse paper do  Dokumentov e do Rob J Hyndman ataca essa questão com a criação do STR que é um procedimento para decomposição sazonal e de tendência baseado em regressão.

Abstract
We propose new generic methods for decomposing seasonal data: STR (a Seasonal-Trend decomposition procedure based on Regression) and Robust STR. In some ways, STR is similar to Ridge Regression and Robust STR can be related to LASSO. Our new methods are much more general than any alternative time series decomposition methods. They allow for multiple seasonal and cyclic components, and multiple linear regressors with constant, flexible, seasonal and cyclic influence. Seasonal patterns (for both seasonal components and seasonal regressors) can be fractional and flexible over time; moreover they can be either strictly periodic or have a more complex topology. We also provide confidence intervals for the estimated components, and discuss how STR can be used for forecasting.

wp13-15

STR: A Seasonal-Trend Decomposition Procedure Based on Regression

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