<div dir="ltr"><div>Seminari di Matematica Applicata, Dipartimento di Matematica &quot;F. Casorati&quot; e Istituto del CNR IMATI &quot;E. Magenes&quot; di Pavia.<br><br>Martedì 24 maggio 2022, alle ore 15.00 precise, presso l&#39;aula Beltrami del Dipartimento di Matematica,<br><br><h4 style="padding:0px;margin:0px 0px 10px;clear:none;color:rgb(23,28,36);font-weight:300;font-stretch:normal;line-height:1.2;font-family:Montserrat,-apple-system,BlinkMacSystemFont,&quot;Segoe UI&quot;,Roboto,sans-serif;box-sizing:border-box"><font size="4"><a href="http://www.idsia.ch/~giorgio" style="padding:0px;margin:0px;text-decoration:none;color:rgb(175,45,82);box-sizing:border-box">Giorgio Corani</a><span class="gmail-Apple-converted-space"> </span>(IDSIA Lugano, Svizzera)</font></h4>terrà un seminario dal titolo:<br><br><h3 style="padding:0px;margin:5px 0px 8px;clear:none;color:rgb(23,28,36);font-weight:300;font-stretch:normal;line-height:1.2;font-family:Montserrat,-apple-system,BlinkMacSystemFont,&quot;Segoe UI&quot;,Roboto,sans-serif;box-sizing:border-box"><font size="4">A Bayesian approach to the problem of  forecast reconciliation</font></h3></div><div><br>Il seminario verrà anche trasmesso in diretta su zoom al link<br><div><br></div><div><a href="https://us02web.zoom.us/j/87518137128?pwd=eHg2eG9QZUdydFJEU1NESWN5a1lPQT09" target="_blank">https://us02web.zoom.us/j/87518137128?pwd=eHg2eG9QZUdydFJEU1NESWN5a1lPQT09</a><br><br>ID riunione: 875 1813 7128<br>Passcode: 880047<br></div><div><br></div><div><span style="color:rgb(61,61,61);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:14px">Abstract. </span></div><div><span style="color:rgb(61,61,61);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:14px">Often time series are organized into a hierarchy. For example, the total visitors of a country can be divided into regions and the visitors of each region can be further divided into sub-regions. Forecasts of hierarchical time series should be coherent; for instance, the sum of the forecasts of the different regions should equal the </span><span style="color:rgb(61,61,61);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:14px">forecast for the total. The forecasts are incoherent if they do not satisfy such constraints.</span><br style="padding:0px;margin:0px;box-sizing:border-box;color:rgb(61,61,61);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:14px"><span style="color:rgb(61,61,61);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:14px">Reconciliation methods proceed in two steps. First, base forecasts are computed by fitting an independent model to each time series and ignoring the sum constraints. Then, the base forecasts are adjusted to become coherent; this step is called reconciliation. Besides being coherent, reconciled forecasts are generally more accurate than the base forecasts, as they benefit from information coming from multiple time series.</span><br style="padding:0px;margin:0px;box-sizing:border-box;color:rgb(61,61,61);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:14px"><span style="color:rgb(61,61,61);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:14px">In this talk, we show how to forecast reconciliation can be addressed by taking a Bayesian viewpoint.</span><br></div></div><div><br><div></div>---------------------<br><br>Pagina web dei Seminari di Matematica Applicata<br><a href="https://matematica.unipv.it/ricerca/cicli-di-seminari/seminari-di-matematica-applicata/" rel="noreferrer" target="_blank">https://matematica.unipv.it/ricerca/cicli-di-seminari/seminari-di-matematica-applicata/</a></div></div>