Я прогнозирую большой набор временных рядов (более 5000). Я хотел бы сделать это с иерархическим подходом, где я делаю прогнозирование на более высоком уровне, а затем распределяю прогноз по каждому SKU. Я вижу необходимость сделать это, чтобы увеличить географический уровень детализации, в то же время делая прогноз на более высоком уровне (сверху вниз).

Например, ниже вы видите образец структуры, о которой я думаю.

Total
  => Europe
     => Netherlands
        => RegionA
           => Client_A_in_Netherlands
              => SKU1
              => SKU2
              => SKU3
           => Client_Q_in_Netherlands
              => SKU15
     => Germany1
        => (...)
           => ClientY_in_Germany
              => SKU89
  => Africa
     => South Africa
        => (...)
           => Client_Z_in_SouthAfrica
              => SKU792

Я хотел бы сделать нисходящий прогноз на уровне континента (то есть Европы или Африки). Затем распределите соответствующую долю по странам, затем по клиентам в этой стране, а затем по SKU.

В документации ‘HTS’ В пакете есть пример того, как это сделать с двухуровневой иерархией. Мне было интересно, может ли кто-нибудь посоветовать, как это сделать с многоуровневой иерархией?