วิธีการคาดการณ์ในเชิงบวกอย่างเคร่งครัด?

ฉันทำงานในชุดเวลาที่มีค่าเป็นบวกอย่างเคร่งครัด การทำงานกับรุ่นต่างๆรวมถึง AR, MA, ARMA และอื่น ๆ ฉันไม่สามารถหาวิธีที่ง่ายในการบรรลุการคาดการณ์ในเชิงบวกอย่างเคร่งครัด

ฉันใช้Rเพื่อทำการคาดการณ์ของฉันและสิ่งที่ฉันสามารถหาได้คือ forecast.hts {hts} ที่มีพารามิเตอร์เชิงบวกที่อธิบายไว้ที่นี่:

พยากรณ์ชุดลำดับชั้นหรือเวลาที่จัดกลุ่มแพ็กเกจ hts

## S3 method for class 'gts':
forecast((object, h,
  method = c("comb", "bu", "mo", "tdgsf", "tdgsa", "tdfp", "all"),
  fmethod = c("ets", "rw", "arima"), level, positive = FALSE,
    xreg = NULL, newxreg = NULL, ...))

positive
    If TRUE, forecasts are forced to be strictly positive

http://www.inside-r.org/packages/cran/hts/docs/forecast.gts

ข้อเสนอแนะใด ๆ สำหรับอนุกรมเวลาที่ไม่เป็นลำดับชั้น? การวางหลักเกณฑ์ทั่วไปเกี่ยวกับการใช้ข้อ จำกัด อื่น ๆ เช่นค่าต่ำสุดค่าสูงสุด ฯลฯ

แม้ว่าจะไม่ได้นำไปใช้ใน R คำแนะนำเกี่ยวกับบทความแบบจำลองหรือการแปลงตัวแปรทั่วไปที่เป็นประโยชน์จะได้รับการชื่นชม

ด้วยforecastแพ็คเกจสำหรับ R เพียงตั้งค่าlambda=0เมื่อติดตั้งแบบจำลอง ตัวอย่างเช่น:

fit <- auto.arima(x, lambda=0)
forecast(fit)

lambdalambda$\lambda=0$lambda=0

ดูhttp://www.otexts.org/fpp/2/4สำหรับการสนทนาเพิ่มเติม