Olen todella yrittänyt, mutta kamppailevat, ymmärtävät, kuinka autoregressiivinen ja liikkuvan keskiarvon työtä olen melko kauhea algebralla ja katson sitä, etten t todellakaan paranna ymmärrystäni jotain mitä minä todella rakastan on äärimmäisen yksinkertainen esimerkki sanoa 10 aika riippuvainen havainnot joten näen, miten he työskentelevät. Joten sanotaan, että sinulla on seuraavat tiedot kullan hinnasta. Esimerkiksi kello 10, mikä olisi Lag 2: n, MA 2: n, siirrettävä keskiarvo, tai MA 1 ja AR 1 tai AR 2. Olen perinteisesti oppinut Moving Average on jotain. Mutta kun tarkastellaan ARMA-malleja, MA selitetään aikaisempien virheiden käsitteen funktiona, mistä en voi päästä päähän. Onko se vain hienompi tapa laskea sama Asia. Vaihdoin tämä viesti hyödyllistä Miten ymmärtää SARIMAX intuitiivisesti, mutta whist algebra auttaa, en voi nähdä jotain todella selvästi, kunnes näen yksinkertaistettu esimerkki siitä. Kerroin kullan hintatiedot, voit ensin arvioida malli ja sitten miten se toimii impulsseina E-vasteen analyysiennusteet Ehkä sinun pitäisi kaventaa kysymyksesi vain toiselle osalle ja jättää estimaatit sivuun. Eli antaisit AR 1: n tai MA 1: n tai minkä tahansa mallin esim. Xt 0 5 x varepsilont ja kysy meiltä, miten tämä erityisesti malli työ Richard Hardy 13 elokuu 15 klo 19 58.Mille tahansa AR q malli helppo tapa arvioida parametri s on käyttää OLS - ja ajaa regressiota. pricet beta0 beta1 cdot hinta dotso betaq cdot hinta. Lets tehdä niin R. Okei, joten olen huijannut hieman ja käytti ARIMA-toimintoa R, mutta se tuottaa samoja arvioita kuin OLS regressio - kokeile sitä. Now antaa näyttää MA 1 - mallissa Nykyisin MA-malli on hyvin erilainen kuin AR-malli. MA on edellisten jaksojen virheiden painotettu keskiarvo, jossa AR-malli käyttää ennalta määriteltyjä ajanjaksoja todellisia arvoja. MA 1 on. hinta, jossa wt theta1 cdot w. Where mu on keskiarvo, ja wt ovat virheen termit - ei edellistä arvoa kuin AR: n mallissa Nyt, valitettavasti voimme t arvioida parametrit jotain yksinkertaista kuin OLS en aio peitä menetelmä tässä, mutta R-funktio arima käyttää maksimaalista likviditeettiä Yritä kokeilla. Hope tämä auttaa. 2 MA 1-kysymyksen osalta sanot, että jäljellä oleva jäännös on 1 0023 toisella jaksolla, mikä on järkevää Mielestäni jäännöstä ymmärretään ennustearvon ja havaitun arvon välinen ero Mutta sanot sitten ennustetun arvon kaudelle 2 lasketaan käyttäen jäännösjakaumaa kaudelle 2. Onko tämä oikea Isn t ennustettu arvo kaudelle 2 vain 0 5423 0 4 9977 Will TE 17 elokuu 15 klo 11 24.Introduction to ARIMA nonseasonal mallit. ARIMA p, d, q ennuste yhtälö ARIMA mallit ovat , Teoriassa yleisimmän malliluokan aikasarjan ennustamiseen, joka voidaan tehdä stationääriseksi erittelemällä tarvittaessa, mahdollisesti yhdessä epälineaaristen muunnosten kanssa, kuten puunkorjuu tai tarvittaessa deflaatio Satunnaismuuttuja, joka on aikasarja, on paikallaan jos sen tilastolliset ominaispiirteet ovat kaikki muuttumattomia ajan myötä Staattisarjoilla ei ole suuntausta, sen vaihteluilla sen keskiarvon ympärillä on vakio amplitudi ja se muuttuu johdonmukaisesti eli lyhyellä aikavälillä Nimenomai - set mallit näyttävät aina samalta tilastolliselta kannalta. Viimeksi mainittu edellytys tarkoittaa sitä, että sen autokorrelaatioiden korrelaatiot omien aikaisempien poikkeamiensa kanssa keskiarvo pysyvät vakiona ajan myötä tai vastaavasti, että sen tehospektri pysyy vakiona ajan myötä. Tämän muodon satunnaismuuttuja voi Voidaan katsoa tavalliseen tapaan signaalin ja melun yhdistelmänä ja signaali, jos sellainen on ilmeinen, voisi olla nopean tai hidas keskivaihtelun tai sinimuotoisen värähtelyn tai nopean vuorottelun merkki, ja sillä voi olla myös kausittainen komponentti An ARIMA Mallia voidaan pitää suodattimena, joka yrittää erottaa signaalin melusta ja signaali ekstrapoloidaan tulevaisuuteen ennusteiden saamiseksi. Kiinteä aikasarjan ARIMA ennustamoyhtälö on lineaarinen eli regressiotyyppinen yhtälö, jossa ennustajat ovat riippuvaisen muuttujan viiveitä tai ennustevirheiden viiveitä. Tämä on Y: n ennalta määritetty arvo vakio ja / tai painotettu yhteen tai useampaan viimeiseen arvoon S ja / tai virheiden yhden tai useamman viimeisimmän arvosanan painotettu summa. Jos ennustajat koostuvat vain Y: n myöhemmistä arvoista, se on puhdas autoregressiivinen itseregressoitu malli, joka on vain erityinen regressiomallin tapaus ja joka Esimerkiksi ensimmäisen kertaluvun autoregressiivinen AR 1 - malli Y: lle on yksinkertainen regressiomalli, jossa itsenäinen muuttuja on vain Y: n jakauma yhdellä jaksolla LAG Y, 1 Statgraphicsilla tai YLAG1: lla RegressIt: ssä Jos jotkut Ennustimet ovat virheiden viivästyksiä, ARIMA-malli ei ole lineaarinen regressiomalli, koska ei ole mitään keinoa määrittää viimeisen jakson virheen itsenäisenä muuttujana virheet on laskettava ajanjaksolta, kun malli On sovitettu tietoon Teknisestä näkökulmasta ongelma viivästyneiden virheiden käyttämisenä ennusteina on, että mallin s ennusteet eivät ole kertoimien lineaarisia funktioita, vaikka ne ovat aikaisempien tietojen lineaarisia funktioita. ARIMA-kertoimet malleja, jotka sisältävät viivästyneitä virheitä, on arvioitava epälineaarisilla optimointimenetelmillä hill-climbingin sijaan vain ratkaisemalla yhtälöjärjestelmä. Lyhenne ARIMA tarkoittaa automaattisen regressiivisen Integrated Moving Average Lags - asennetun sarjan ennustavan yhtälön kutsutaan autoregressive termejä, Ennustevirheiden viiveitä kutsutaan liikkuviksi keskimääräisiksi termeiksi ja aikasarja, joka on erotettava toisistaan staattiseksi, sanotaan integroiduksi versioksi kiinteäksi sarjaksi Satunnaiskävely ja satunnaiset trendimallit, autoregressiiviset mallit ja eksponentiaalinen tasoitus mallit ovat kaikki ARIMA-mallien erikoistapauksia. ARIMA-mallin nonseasonal-malli on ARIMA-p, d, q-malli, jossa. p on autoregressiivisten termien lukumäärä. d on stationaarisuuden edellyttämien ei-kausierojen lukumäärän ja. q on ennakointiyhtälön myöhästyneiden ennustehäviöiden määrä. Ennuskaavan yhtälö rakentuu seuraavasti: Ensimmäinen, anna y merkitä Y: n eron, joka tarkoittaa. Huomaa että toinen ero Y d2-tapauksessa ei ole eroa 2 jaksoa sitten Pikemminkin se on ensimmäisen eron ensimmäisestä erosta, joka on toisen johdannaisen erillinen analogi eli sarjan paikallinen kiihtyvyys Sen sijaan, että se olisi paikallinen trendi. Y: n kannalta yleinen ennusteyhtälö on. Siinä liikkuvan keskiarvon parametrit s määritellään siten, että niiden merkit ovat negatiivisia yhtälössä Boxin ja Jenkinsin esittämän konventin seurauksena. Jotkut kirjoittajat ja ohjelmistot, mukaan lukien R-ohjelmointi Kieli määrittelee ne siten, että niillä on plus-merkkejä. Kun yhtälöön kytketään todelliset numerot, ei ole epäselvyyttä, mutta on tärkeää tietää, mitkä konsepti, jota ohjelmisto käyttää lukittaessa tuottoa. Usein parametrit on merkitty AR 1: llä , AR 2, ja MA 1, MA 2 jne. Tunnistaaksesi sopivan ARIMA-mallin Y: lle, aloitat määrittämällä eriytysjärjestyksen d, joka tarvitsee stabiilisoimaan sarjan ja poistamaan bruttomerkit Kausivaihtelu, ehkä varianssi-stabilisoivan muuntamisen, kuten puunkorjuun tai deflaation yhteydessä. Jos lopetat tässä vaiheessa ja oletat, että eriytetty sarja on vakio, olet vain asentanut satunnaisen kävelyn tai satunnaisen trendimallin. Stationarisoitu sarja voi kuitenkin vielä olla Autokorreloituja virheitä, mikä viittaa siihen, että ennusteluyhtälössä tarvitaan myös joitain AR-termejä p 1 ja / tai joitain MA-termejä q 1. P, d ja q arvojen määrittäminen, jotka ovat parhaimmat tietylle aikasarjalle On keskusteltu muistiinpanojen myöhemmissä osioissa, joiden linkit ovat tämän sivun yläosassa, mutta joitain yleisesti havaittuja ei-seulontoisia ARIMA-malleja esikatsellaan alla. ARIMA 1,0,0 ensimmäisen kertaluvun autoregressiivinen malli, jos Sarja on stationaarinen ja autokorreloidut, ehkä se voidaan ennustaa oman edellisen arvon moninkertaiseksi ja vakio. Tässä tapauksessa ennustejakauma on. Hänen on ARIMA 1,0,0-vakiomalli Jos Y: n keskiarvo on nolla, niin vakioväliä ei sisällytetä. Jos rinteenkerroin 1 on positiivinen ja pienempi kuin 1, sen on oltava pienempi kuin 1, jos Y on paikallaan, malli kuvaa keskimääräistä palautumiskäyttäytymistä, jossa seuraavan jakson arvo olisi ennustettava olevan 1 kertaa kaukana keskiarvosta kuin tämä jakson arvo. Jos 1 on negatiivinen, se ennustaa keskimääräistä palautumista vuorovaikutuksessa merkkien kanssa , eli se myös ennustaa, että Y on alle seuraavan keskipitkän jakson, jos se on tämän jakson keskiarvoa korkeampi. Toisessa kertaluokan autoregressiivisessa mallissa ARIMA 2,0,0 olisi oikealla puolella Yt-2 termi hyvin jne. Riippuen kertoimien merkkeistä ja suuruudesta, ARIMA 2,0,0 - malli voisi kuvata järjestelmää, jonka keskimääräinen muutos tapahtuu sinimuotoisesti heilahtelevalla tavalla, kuten massan liike jousella, joka altistuu satunnaisesti. ARIMA 0,1,0 satunnainen kävely Jos sarja Y ei ole paikallaan, yksinkertainen s mahdollista mallia, sillä se on satunnaiskäytävä malli, jota voidaan pitää rajoittavana tapauksena AR 1 - mallissa, jossa autoregressiivinen kerroin on yhtä kuin 1, ts. sarja, jolla on äärettömän hidas keskimääräinen kääntö Tämän mallin ennustusyhtälö voidaan kirjoittaa kuten jatkuva termi on keskimääräinen ajanjakson muutos eli pitkän aikavälin ajovirta Y: ssä. Tämä malli voitaisiin asentaa ei-keskeytyksen regressiomalliksi, jossa Y: n ensimmäinen ero on riippuva muuttuja, koska se sisältää vain epäsasaalinen ero ja vakiotermi, se on luokiteltu ARIMA 0,1,0 - malliksi vakio-osalla. Satunnaiskuljettavalla - mallilla olisi ARIMA 0,1,0 malli ilman vakioa. ARIMA 1,1,0 Jos satunnaiskäytävämallin virheet ovat autokorreloidut, ongelma voidaan ehkä korjata lisäämällä yksi riippuvaisen muuttujan viive ennuste-yhtälöön - eli regressoimalla Y: n ensimmäinen ero ylenmääräisesti yhden Tämä olisi y Tässä on ensimmäinen kertaluvun autoregressiivinen malli, jossa on yksi kertaluokan epäsasaalisen erottelun ja vakion termi eli ARIMA 1,1,0 malli. ARIMA 0,1,1 ilman vakioarvoa Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus Toinen strategia satunnaiskäytävässä käytettävän autokorreloidun virheen korjaamiseksi ehdotetaan yksinkertaisella eksponenttien tasoitusmallilla. Muista, että joillekin ei-staattisille aikasarjille, esim. niille, joilla on hitaasti vaihtelevan keskiarvon meluisat vaihtelut, satunnaiskäytävä malli ei toimi kuten samoin kuin menneiden arvojen liikkuva keskiarvo Toisin sanoen sen sijaan, että otettaisiin viimeisin havainto seuraavan havainnon ennusteeksi, on parempi käyttää viimeisimpiä havaintoja keskimäärin melun suodattamiseksi ja tarkemman arvioinnin perusteella paikallinen keskiarvo Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitusmalli käyttää aikaisempien arvojen eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskiarvoa tämän vaikutuksen saavuttamiseksi Yksinkertaisen eksponentin ennustusyhtälö Sallitut mallit voidaan kirjoittaa lukuisiin matemaattisesti vastaaviin muotoihin, joista toinen on ns. virheenkorjauslomake, jossa edellistä ennustetta säädetään virheen suunnassa. Koska e t-1 Y t-1 - t-1 määritelmän mukaan, tämä voidaan kirjoittaa uudelleen sellaisenaan, joka on ARIMA 0,1,1 - ilman vakioennusteyhtälöä 1 1 - Tämä tarkoittaa, että voit sovittaa yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoituksen määrittämällä sen ARIMA 0: 1,1 malli ilman vakioa ja arvioitu MA 1-kerroin vastaa 1-miinus-alfaa SES-kaavassa. Palaa takaisin siihen, että SES-mallissa keskimääräinen ikä on 1-aikavälin ennusteissa 1, mikä tarkoittaa, että on taipunut jäljessä trendeistä tai käännekohdista noin 1 jaksoilla. Tästä seuraa, että ARIMA 0,1,1: n ilman jatkuvaa mallia koskevien 1 vuoden ajanjaksojen ennusteiden keski-ikä on 1 1 - 1. Esimerkiksi jos 1 0 8, keskimääräinen ikä on 5 As 1 lähestymistapaa 1, ARIMA 0,1,1 - ilman vakio-mallia tulee hyvin pitkän aikavälin m Keskimäärin, ja kun lähestymistapa 0 on, se muuttuu satunnaisesti kulkevaksi ajaksi ilman drift-mallia. Mikä on paras tapa korjata autokorrelaatio lisäämällä AR-termejä tai lisäämällä MA-termejä Edellisissä kahdessa edellä kuvatussa mallissa ongelma autokorreloiduissa virheissä Satunnaiskäytävä malli vahvistettiin kahdella eri tavalla lisäämällä eriteltyjen sarjojen viivästetty arvo yhtälöön tai lisäämällä ennakoidun virheen viivästetty arvo Mikä lähestymistapa on parasta Tämän tilanteen tilanne, jota käsitellään kohdassa yksityiskohtaisemmin myöhemmin, on se, että positiivista autokorrelaatiota tavallisesti käsitellään parhaiten lisäämällä AR termi malliin ja negatiivista autokorrelaatiota tavallisesti käsitellään parhaiten lisäämällä MA-termi. Liiketoiminnassa ja taloudellisessa aikasarjassa negatiivinen autokorrelaatio syntyy usein erona yleisesti, eriytyminen vähentää positiivista autokorrelaatiota ja voi jopa aiheuttaa siirtymän positiivisesta negatiiviseen autokorrelaatioon. Joten ARIMA 0,1,1 - malli, jossa eriyttämiseen liittyy MA t erm, käytetään useammin kuin ARIMA 1,1,0 - mallia. ARIMA 0,1,1 ja jatkuva eksponentiaalinen tasoittaminen kasvulla SES-mallin toteuttaminen ARIMA-mallina antaa sinulle jonkin verran joustavuutta Ensinnäkin arvioitu MA 1-kertoimen sallitaan olevan negatiivinen, mikä vastaa SES-mallin suurempaa kuin 1 tasoituskerrointa, jota SES-mallin sovitusmenetelmä ei yleensä salli. Toiseksi, sinulla on mahdollisuus sisällyttää vakiotermi ARIMA-malliin, jos Haluat arvioida keskimääräistä nollasta poikkeavaa suuntausta ARIMA 0,1,1 - mallilla, jolla on vakio, on ennustusyhtälö. Tämän mallin yhden aikajakson ennusteet ovat laadullisesti samanlaisia kuin SES-mallin, paitsi että Pitkän aikavälin ennusteiden liikerata on tyypillisesti kalteva viiva, jonka kaltevuus on yhtä kuin mu eikä vaakasuora. ARIMA 0,2,1 tai 0,2,2 ilman lineaarista lineaarista eksponentiaalisuutta. Lineaariset eksponentiaaliset tasoitusmallit ovat ARIMA-malleja, jotka käytä kahta ei-seitsenvälistä eroa es yhdessä MA-termien kanssa Y: n toinen ero ei ole pelkästään Y: n ja itsensä välinen ero kahden jakson ajan, vaan pikemminkin se on ensimmäisen eron ensimmäinen ero - on muutoksen muutos Y ajanjaksolla t Joten toinen Y: n ero ajanjaksolla t on Y t-Y t-1 - Y t-1 - Y t-2 Y t-2Y t-1 Y t-2 Diskreetti funktio on analoginen jatkuva funktion toisen johdannaisen kanssa, se mittaa kiihtyvyyttä tai kaarevuutta funktiona tietyllä ajanhetkellä. ARIMA 0,2,2 - malli ilman vakioa ennustaa, että sarjan toinen ero on lineaarinen funktio Kahdesta viimeisestä ennustevirheestä, jotka voidaan järjestää uudelleen, koska missä 1 ja 2 ovat MA1- ja MA2-kertoimet. Tämä on yleinen lineaarinen eksponentiaalinen tasoitusmalli, joka on oleellisesti sama kuin Holtin malli ja Brownin malli on erityinen tapaus Käyttää eksponentiaalisesti painotettuja liikkuvia keskiarvoja sekä paikallisen tason että paikallisen kehityksen arvioimiseksi sarjassa Tämän mallin pitkän aikavälin ennusteet lähestyvät suoraa linjaa, jonka kaltevuus riippuu sarjan loppupuolella havaitusta keskimääräisestä kehityksestä. ARIMA 1,1,2 ilman jatkuvaa vaimennettua trendistä lineaarista eksponentiaalista tasoitusta. Tätä mallia kuvataan liitteenä liukumäet ARIMA-malleissa Se extrapoloi paikallisen trendin sarjan lopussa, mutta tasoittaa sen pitemmillä ennustehorisontilla esitelläkseen konservaatiotiedon, joka on empiirinen tuki. Katso artikkeli Miksi vaimennetut trendit Gardner ja McKenzie työskentelevät Armstrong et al: n Golden Rule - artikkeli yksityiskohdista. On yleensä suositeltavaa pitää kiinni malleista, joissa vähintään yksi p: stä ja q: stä ei ole suurempi kuin 1, eli älä yritä sopeutua malliin, kuten ARIMA 2,1,2 , Koska tämä todennäköisesti johtaa ylilyönteihin ja yhteisiin tekijöihin liittyviin kysymyksiin, joita käsitellään yksityiskohtaisemmin ARIMA-mallien matemaattisen rakenteen muistiinpanoissa. Spektrian toteutus ARIMA-malleja, kuten edellä kuvattuja, on helppo toteuttaa Na laskentataulukko Ennakointiyhtälö on yksinkertaisesti lineaarinen yhtälö, joka viittaa aikaisempien aikasarjojen aiempiin arvoihin ja virheiden aikaisempaan arvoon. Näin voit määrittää ARIMA-ennusteiden laskentataulukon tallentamalla tiedot sarakkeessa A, ennustekaava sarakkeessa B, ja virheiden tiedot miinus ennusteita sarakkeessa C Ennustuskaava tyypillisessä solussa sarakkeessa B olisi yksinkertaisesti lineaarinen ilmentymä, joka viittaa arvoihin, jotka edellisissä sarakkeissa A ja C on kerrottu asianmukaisilla AR - tai MA-kertoimilla, jotka on tallennettu soluihin muualla taulukko. ARMA Unplugged. This on ensimmäinen merkintä Unplugged-opetusohjelmamme sarjassa, jossa kerromme kunkin aikasarjamallien yksityiskohtiin, joiden kanssa olet jo tuttu, korostaen taustalla olevat olettamukset ja ajaen kotiin niiden takana olevien intuition . Tässä numerossa käsitellään ARMA-mallia aikasarjamallinnuksen kulmakivenä. Toisin kuin aikaisemmat analyysikysymykset, aloitamme tässä ARMA-prosessin määritelmän avulla. Stat e tulot, tuotokset, parametrit, vakausrajoitukset, oletukset ja lopuksi piirtää muutamia ohjeita mallinnusprosessille. Määritelmän mukaan auto-regressiivinen liikkuvan keskiarvon ARMA on staattinen stokastinen prosessi, joka koostuu autoregressiivisen Excel - ja liikkuvan keskimääräisen komponentin summista Vaihtoehtoisesti yksinkertaisella muotoilulla on havaittu tuotos ajanhetkellä t on innovaatio, shokki tai virhetaso ajankohtana t. time - sarjan havainnoissa. Ne ovat riippumattomia ja identtisesti jakautuneita. Seuraa Gaussin jakautumista. Huomautus Sokkojen jakautuminen eli aika muuttuu. Käyttämällä back-shift-merkintöjä, eli voimme ilmaista ARMA-prosessin seuraamalla. Tarkastellaan lähemmin lähdekoodia. ARMA-prosessi on yksinkertaisesti painotettu summa aikaisemmista lähdön havainnoista ja iskuista, joissa on muutamia keskeisiä oletuksia. ARMA-prosessi tuottaa stationäärisen aikasarjan. Jäännökset noudattavat stabiilia Gaussin jakautumista. Komponenttien parametriarvot ovat vakioita. Parametriarvot tuottavat kiinteän ARMA-pro Mitä nämä oletukset tarkoittavat. Stokastinen prosessi on deterministisen prosessin vastakohta, joka kuvaa satunnaismuuttujan kehitystä ajan kuluessa. Meidän tapauksessamme satunnaismuuttuja on. Seuraavaksi, ovat arvot riippumattomat. Ovatko he jakautuneet identtisesti? Jos näin on, Ei pitäisi kuvata stokastisella prosessilla vaan todennäköisyyteen perustuvalla jakamismallilla. Jos arvot eivät ole itsenäisiä, esim. Arvo on polusta riippuvainen, ARMA: n kaltainen stokastinen malli on vain ARMA-prosessin kehityksen saamiseksi. Kertoo sarjakorvaation eli automaattisen korrelaation havaintojen välillä Tavallisissa sanoissa ARMA-prosessi summaa aikaisempien havaintojen arvoja, ei niiden neliöarvoja tai niiden logaritmeja jne. Korkeampi riippuvuus määrittelee toisen prosessin, esim. ARCH GARCHin, epälineaariset mallit , Jne. On lukuisia esimerkkejä stokastisesta prosessista, jossa aiemmat arvot vaikuttavat nykyisiin. Esimerkiksi myyntitoimistoon, joka vastaanottaa jatkuvasti tarjouspyyntöjä, jotkut ar Ne toteutuivat myynnin voittajina, jotkut myyntihävikkiä ja muutamat siirtyivät seuraavaan kuukauteen. Seurauksena on, että joka kuukausi eräät myynninedistämistarkoituksessa tapahtuvat tapaukset alkavat ilmoittautumisjulkaisuiksi tai ovat toistuvat myynnistä edellisiltä kuukausilta. Mitkä ovat iskut, innovaatiot tai virheet. Tämä on vaikea kysymys, ja vastaus ei ole yhtä hämmentävä Edelleen, anna se kokeilla Yksinkertaisilla sanoilla virheen termi tietyssä mallissa on kaikuluotain kaikille Muunnelmia, joita malli ei selitä. Konfuusio Let s putä sitä eri tavalla Jokaisessa järjestelmässä voi olla kymmeniä muuttujia, jotka vaikuttavat kehitykseen, mutta malli kaappaa muutamia niistä ja yhdistää loput virheenä terminä sen Kaava i e. Joten menetetty Let s käytä esimerkkiä Osakekurssiprosessissa on mahdollisesti satoja tekijöitä, jotka ohjaavat hintatasoa ylöspäin, mukaan lukien osingot ja split-ilmoitukset. Korkeat ansaintoraportit. Merger ja hankinta MA-aktiviteetit. , Esimerkiksi uhka luokkatoimista. Joka on suunniteltu, on monimutkaisen todellisuuden yksinkertaistaminen, joten mikä tahansa, joka jätetään mallin ulkopuolelle, kytkeytyy automaattisesti virhetermiin. ARMA-prosessi olettaa, että kaikkien näiden tekijöiden kollektiivinen vaikutus vaikuttaa enemmän tai vähemmän Gaussin meluun. Miksi me välitämme Aikaisemmista häiriöistä. Muussa kuin regressiomallissa, ärsykkeen, esim. Shokin, esiintyminen saattaa vaikuttaa nykyiseen tasoon ja mahdollisesti tuleviin tasoihin. Esimerkiksi yritystoiminta, kuten MA-toiminta, vaikuttaa osakkuusyrityksen osakekurssiin, mutta muutos voi Kestää jonkin aikaa päästäkseen täysiin vaikutuksin, kun markkinaosapuolet omaksuvat analysoimaan käytettävissä olevia tietoja ja reagoivat sen mukaisesti. Tämä herättää kysymyksen siitä, että tuotoksen aikaisemmat arvot jo aiheuttavat häiriöitä aiemmin. YES, sokkojen historia on jo otettu huomioon aikaisemmat lähtötasot ARMA-malli voidaan esittää pelkästään puhtaana auto-regressiivisena AR-mallina, mutta tällaisen järjestelmän varastointivaatimus ääretön Tämä on ainoa syy siihen, että MA-komponentti säästää varastointia ja yksinkertaistaa formulaatiota. ARMA-prosessin on pysyttävä paikallaan marginaalisen ehdottoman varianssin olemassaolona. Huomaa Edellä mainitussa keskustelussa en aio tehdä eroa pelkästään yksikön juuren puuttumisesta ominaisuuksiin Yhtälö ja prosessin stationaarisuus He ovat yhteydessä toisiinsa, mutta yksikön juuren puuttuminen ei ole tae stationaarisuudesta Mutta yksikön juuren on oltava yksikön ympyrän sisällä, jotta se olisi tarkka. tarkastelimme stationaarista ARMA-prosessia sekä sen muotoilua, panoksia, oletuksia ja varastointivaatimuksia Seuraavaksi kävi ilmi, että ARMA-prosessi sisältää sen lähtöarvojen automaattisen korrelaation ja iskujen, joita se koki aikaisemmin nykyisessä ulostulossa. Lopuksi osoitimme, että kiinteä ARMA-prosessi tuottaa aikasarjan, jolla on vakaa pitkän aikavälin keskiarvo ja varianssi. Tietojemme analysoinnissa, ennen kuin ehdotamme ARMA-mallia, meidän olisi tarkistettava stationaarisuusolettama ja f Jos datasarjassa on deterministinen suuntaus, joudumme poistamaan suuntauksen ensin ja käytämme ARMA: n jäljellejäämiä. Jos datakokonaisuudella on stokastinen suuntaus, esim. satunnainen kävely tai kausivaihtelu, me täytyy viihdyttää ARIMA SARIMA. Finally, korreloija eli ACF PACF voidaan mitata muisti vaatimus malli odotamme joko ACF tai PACF hajoamaan nopeasti muutaman viiveen Jos ei, tämä voi olla merkki ei-stationarity Tai pitkän aikavälin kuvio esim. ARFIMA.
No comments:
Post a Comment