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 Niin voin nähdä, miten he työskentelevät. Joten sanotaan, että sinulla on seuraavat kulta-arvotiedot. Esimerkiksi kello 10, mikä olisi Lag 2: n, MA: n 2 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 edellisten virheiden käsitteen funktiona, mistä en voi päästä päähän. Onko se vain fiksuja 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 suorittaa regression of. Pricet beta0 beta1 cdot hinta dotso betaq cdot price. Lets tehdä niin R. Okei, joten olen huijannut hieman ja käytti arima-toimintoa R: ssä, mutta se tuottaa samoja arvioita kuin OLS-regressio - kokeile sitä. Nyt voit katsoa MA 1 - mallissa Nykyisin MA-malli on hyvin erilainen kuin AR-malli MA on aiempien jaksojen virheiden painotettu keskiarvo, jossa AR-mallina käytetään aikaisempia 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. elokuuta 15 klo 11 24.A RIMA tarkoittaa Autoregressive Integrated Moving Average - malleja Univariate yksittäinen vektori ARIMA on ennustustekniikka Joka esittelee sarjan tulevia arvoja, jotka perustuvat täysin omaan inertiaan. Sen pääasiallinen sovellus on lyhytaikaisen ennusteen alueella, joka vaatii vähintään 40 historiallista tietopistettä. Se toimii parhaiten, kun tietosi näyttävät stabiililta tai yhdenmukaisilta ajanjaksolta vähimmäismäärän Outliers Joskus kutsuttu Box-Jenkins alkuperäisten kirjoittajien jälkeen, ARIMA on yleensä ylivoimaisesti eksponentiaalisia tasoitustekniikoita, kun data on kohtuullisen pitkä ja korreloi Ioni on aiempien havaintojen välillä stabiili Jos tiedot ovat lyhyitä tai erittäin haihtuvia, jotkut tasoitusmenetelmät saattavat toimia paremmin Jos sinulla ei ole vähintään 38 datapistettä, kannattaa harkita muuta menetelmää kuin ARIMA. Ensimmäinen vaihe ARIMA-menetelmän Staattisuuden tarkastaminen Stationaarisuus tarkoittaa sitä, että sarja pysyy melko vakiona ajan mittaan Jos suuntaus on olemassa, kuten useimmissa taloudellisissa tai liiketoimintasovelluksissa, niin tietosi EI ole paikallaan. Tietojen pitäisi myös näyttää vaihtelevan vaihtelu sen vaihteluissa ajan myötä. Näkyy helposti sarjassa, joka on voimakkaasti kausivaihteleva ja kasvaa nopeammin. Tällaisessa tapauksessa kausivaihteluiden nousu ja lasku tulevat dramaattisemmiksi ajan myötä. Ilman näitä stationaarisuusolosuhteita, monet prosessin mukaisista laskelmista eivät voi Lasketaan. Jos graafinen tietue osoittaa ei staattisuus, niin sinun pitäisi eroa sarjassa Erottelu on erinomainen tapa muuntaa nons Tason sarja stationaariseen Tämä tehdään vähentämällä havainto nykyisellä jaksolla edellisestä Jos tämä muutos tehdään vain kerran sarjassa, sanot, että tiedot on ensin erotettu Tämä prosessi olennaisesti poistaa trendin, jos sarja Kasvaa melko vakionopeudella Jos se kasvaa yhä suuremmalla nopeudella, voit soveltaa samaa menettelyä ja erota tiedot uudelleen. Tietosi sitten toisiaan erottavat. Autokorrelaatiot ovat numeerisia arvoja, jotka osoittavat, miten datasarja liittyy itsensä ajan myötä Tarkemmin sanottuna se mittaa, kuinka voimakkaasti datan arvot tietyssä määräjaksossa toisistaan korreloi toistensa kanssa ajan myötä. Esimerkiksi autokorrelaatio viiveellä 1 mittaa kuinka arvot 1 jakso jakaantuvat korreloituneiksi toisiinsa koko sarjassa. Autokorrelaatio viiveellä 2 mittaa kuinka datan kaksi jaksoa toisistaan korreloi koko sarjasta. Autokorrelaatioissa voi olla välillä 1 - -1 A-arvo lähellä 1 osoittaa suurta positiivista korrelaatiota, kun taas arvo, joka on lähellä -1, merkitsee suurta negatiivista korrelaatiota. Näitä toimenpiteitä arvioidaan useimmiten graafisilla pisteillä, joita kutsutaan korrelaarimoiksi. Korrelaattori piirtää tietyn sarjan autokorrelaatioarvot eri viiveissä. Tätä kutsutaan " Autokorrelaatiofunktion ja on erittäin tärkeä ARIMA-menetelmässä. ARIMA-metodologia yrittää kuvata a Staattiset aikasarjat funktioina, joita kutsutaan autoregressiivisiksi ja liikkuviksi keskimääräisiksi parametreiksi Näitä kutsutaan AR-parametreiksi autoregessive - ja MA-parametreiksi liikkuviksi keskiarvoiksi. AR-mallin, jossa on vain yksi parametri, voidaan kirjoittaa siten, että missä X t aikasarja tutkitaan. 1 1.X t-1: n autoregressiivinen parametri aikasarjasta on viivästynyt 1 jakso. E t mallin virheen termi. Tämä tarkoittaa yksinkertaisesti sitä, että mikä tahansa annettu arvo Xt voidaan selittää edellisellä arvollaan X t - 1 ja lisäksi jonkin verran selittämättömiä satunnaisvirheitä, E t Jos A 1: n arvioitu arvo oli 30, sarjan nykyinen arvo liittyisi 30 arvoon 1 tunti sitten. Tietenkin sarja voisi liittyä enemmän kuin vain Yksi aikaisempi arvo Esimerkki. X t A 1 X t-1 A 2 X t-2 E t. Tämä ilmaisee, että sarjan nykyinen arvo on kahden välittömästi edeltävän arvon X t-1 ja X t - 2, plus jokin satunnaisvirhe E t Meidän malli on nyt autoregressiivinen malli tilauksesta 2.Moving Aver Ikä-mallit. Toista Box-Jenkins-mallia kutsutaan liikkuvan keskiarvon malliksi. Vaikka nämä mallit näyttävät hyvin samalta kuin AR-mallin, niiden taustalla oleva käsite on melko erilainen. Liikkuvat keskimääräiset parametrit liittyvät siihen, mitä tapahtuu ajanjaksossa t vain satunnaisiin virheisiin, On olemassa aikaisemmissa aikajaksoissa, ts. E t-1, E t-2 jne. Eikä X t-1, X t-2, Xt-3 kuten autoregressiivisissa lähestymistavoissa. Kuten seuraavissa termeissä. Termiä B 1 kutsutaan järjestyksen MA: ksi 1 Parametrin edessä olevaa negatiivista merkkiä käytetään vain yleissopimukseen ja se tulostetaan automaattisesti useimmilla tietokoneohjelmilla. Edellä oleva malli yksinkertaisesti sanoo, että mikä tahansa X: n T liittyy suoraan vain edellisen jakson E t-1 satunnaisvirheeseen ja nykyiseen virhetilaan E t Kuten autoregressiivisten mallien tapauksessa liikkuvan keskimallin mallit voidaan laajentaa korkeampiin järjestysrakenteisiin, jotka kattavat erilaiset yhdistelmät Ja liikkuvien keskimääräisten pituuksien. ARIMA - menetelmät O mahdollistaa malleja, jotka sisältävät sekä autoregressiivisen että liikkuvan keskimääräisen parametrin yhdessä Näitä malleja kutsutaan usein sekamuotoiksi Vaikka tämä tekee monimutkaisemmasta ennustustyökalusta, rakenne voi todellakin simuloida sarjaa paremmin ja tuottaa tarkemman ennusteen Pure-mallit Että rakenteen muodostavat vain AR - tai MA-parametrit - ei molempia. Tämän lähestymistavan avulla kehitettyjä malleja kutsutaan tavallisesti ARIMA-malleiksi, koska ne käyttävät autoregressiivisen AR: n yhdistelmää I integraation I - viitataan erilaistumisen käänteiseen prosessiin ennusteiden tuottamiseksi, Ja liikkuvat keskimääräiset MA-operaatiot ARIMA-mallin tavallisesti ilmaistaan ARIMA p, d, q Tämä edustaa autoregressiivisten komponenttien p järjestystä, eri operaattoreiden d lukumäärää ja liikkuvan keskiarvon suurinta järjestystä. Esimerkiksi ARIMA 2, 1,1 tarkoittaa, että sinulla on toisen kertaluvun autoregressiivinen malli, jossa on ensimmäisen kertaluvun liukuva keskimääräinen komponentti, jonka sarja on erotettu toisistaan E, joka kannustaa stabiiliuteen. Oikean spesifikaation tekeminen. Klassisen Box-Jenkinsin tärkein ongelma on yrittää päättää, mitä ARIMA-spesifikaatiota käytetään - kuinka monta AR - ja / tai MA-parametria sisällytetään. Tämä on mitä paljon Box-Jenkingsa 1976 oli omistettu Tunnistusprosessi Se riippui näyteautokorrelaation ja osittaisten autokorrelaatiofunktioiden graafisesta ja numeerisesta arvioinnista. Perusmalleilleen tehtävä ei ole liian vaikea Jokaisella on autokorrelaatiotoiminnot, jotka näyttävät tiettyä tapaa Mutta kun nouset monimutkaisuuteen , Kuvioita ei ole helppo havaita. Jos asioita vaikeutetaan, tietosi ovat vain näyte taustalla olevasta prosessista. Tämä tarkoittaa, että näytteenottovirheet ylittävät, mittausvirheet jne. Voivat vääristää teoreettista tunnistusprosessia. Siksi perinteinen ARIMA-mallinnus on taidetta Eikä ARIMA-mallinnus. ARIMA-mallinnus, d, q ennuste-yhtälö ARIMA-mallit ovat teoriassa useimmat sukupolvet L-sarjan malleja aikasarjan ennustamiseksi, joka voidaan tehdä staattiseksi erittelemällä tarvittaessa, mahdollisesti epälineaaristen muunnosten, kuten puunkorjuun tai tarvittaessa deflaation avulla, satunnaismuuttujan, joka on aikasarja, pysyvän, jos sen tilastolliset ominaisuudet ovat kaikki Stabiileina ajankohtina Kiinteä sarja ei ole trendi, sen vaihteluilla sen keskiarvolla on vakio amplitudi ja se wiggles johdonmukaisesti eli sen lyhytaikaiset satunnaiset aikamallit näyttävät aina samalta tilastolliselta merkitykseltään jälkimmäinen edellytys merkitsee sitä, että sen autokorrelaatioita Korrelaatiot sen omien aikaisempien poikkeamien kanssa keskiarvosta pysyvät vakiona ajan myötä tai vastaavasti, että sen tehospektri pysyy vakiona ajan kuluessa Tämän muodon satunnaismuuttuja voidaan katsoa tavalliseen tapaan signaalin ja kohinan 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 ARIMA-mallia voidaan tarkastella suodattimena, joka yrittää erottaa signaalin melusta ja signaali ekstrapoloidaan tulevaisuuteen ennusteiden saamiseksi. ARIMA-ennuste-yhtälö stationaariselle aikasarjalle on lineaarinen eli regressiotyyppi Yhtälö, jossa ennustajat koostuvat ennustevirheiden riippuvaisen muuttujan tai viivästymisen viiveistä. Tämä on. Y: n ennalta määritetty arvo on vakio ja / tai painotettu summa Y: n tai useamman viimeisimmän Y: n arvosta ja / tai painotetun summan yhdestä tai useammasta Viimeisimpien virheiden arvot. Jos ennustajat koostuvat vain Y: n viivästetyistä arvoista, se on puhdas autoregressiivinen itsesäätyvä malli, joka on vain erityinen regressiomallin tapaus ja joka voisi olla varustettu tavallisella regressio-ohjelmistolla. Esimerkiksi ensimmäinen - autoregressiivinen AR 1 - malli Y: lle on yksinkertainen regressiomalli, jossa itsenäinen muuttuja on Y: n jäljessä yhden jakson LAG Y: llä, 1: llä Statgraphics: ssa tai YLAG1: ssa RegressIt: ssä Jos jotkut ennustajat ovat viivästyksiä Virheitä, ARIMA-mallia ei ole lineaarinen regressiomalli, koska ei ole mitään keinoa määrittää viimeisen jakson virheen itsenäisenä muuttujana virheet on laskettava ajanjaksolta, kun malli on sovitettu dataan. Tekninen näkökulma, ongelma viivästettyjen virheiden käyttämisessä ennusteina on, että mallin s ennusteet eivät ole kertoimien lineaarisia funktioita, vaikka ne ovat aikaisempien tietojen lineaarisia funktioita. ARIMA-malleissa, jotka sisältävät viivästyneitä virheitä, on arvioitava epälineaarisilla Optimointimenetelmiä hill-climbing sijaan ratkaisemalla yhtälöjärjestelmää. Lyhenne ARIMA tarkoittaa stationarisoidun sarjan automaattista regressiivista integroitua keskimääräistä liikkumavaraa, jota ennusteluyhtälössä kutsutaan autoregressiivisiksi termeiksi, ennustevirheiden viiveitä kutsutaan liikkuviksi keskimääräisiksi termeiksi , Ja aikasarja, joka on eriteltävä stationääriseksi, sanotaan integroiduksi versioksi stationaarisesta sarjasta Satunnaiskävely ja satunnainen - trend-mallit, autoregressiiviset mallit ja eksponentiaaliset tasoitusmallit ovat ARIMA-malleja erityistapauksia. Ei-seulomainen ARIMA-malli luokitellaan ARIMA-p, d, q - malliksi, jossa. p on autoregressiivisten termien lukumäärä. d on Staattisuusaseman edellyttämät epäsasaaliset erot ja. q on ennustevirheen myöhästyneiden ennustevirheiden määrä. Ennustejakauma on rakennettu seuraavasti: Ensimmäinen, anna y merkitsee Y: n eron, joka tarkoittaa. Huomaa, että Y: n toinen ero D 2 tapaus ei ole ero 2 jaksoa sitten Pikemminkin se on ensimmäinen ero-of-the-first ero, joka on erillinen analogi toisen johdannaisen, eli paikallinen kiihtyvyys sarjan sijaan sen paikallista suuntausta. In Y: n yleiset ennusteyhtälöt on. Yleiset liukuvan keskiarvon parametrit s määritellään niin, että niiden merkit ovat negatiivisia yhtälössä Boxin ja Jenkinsin esittämän yleissopimuksen mukaisesti Jotkut kirjoittajat ja ohjelmistot, mukaan lukien R-ohjelmointi Koska ne ovat plusmerkkejä. Kun todellisia numeroita kytketään yhtälöön, ei ole epäselvyyttä, mutta on tärkeää tietää, mitkä konsepti, jota ohjelmisto käyttää lukittaessa lähtöä. Usein parametrit on merkitty siellä AR 1 , AR 2, ja MA 1, MA 2 jne. Jotta määrität sopivan ARIMA-mallin Y: lle, aloitat määrittämällä eriytysjärjestyksen d, joka tarvitsee stabiilistaa sarjan ja poistaa kausivaihtelun bruttoominaisuudet, mahdollisesti yhdessä varianssin - stabiloituva muunnos, kuten puunkorjuu tai deflaatio Jos lopetat tässä vaiheessa ja ennustat, että eriytetty sarja on vakio, olet vain asentanut satunnaiskävelyn tai satunnaisen trendimallin. Stationarisoitu sarja voi kuitenkin vielä sisältää autokorreloidut virheet, mikä viittaa siihen, että AR-termejä p 1 ja / tai joitakin MA-termejä q 1 tarvitaan myös ennuste-yhtälössä. Prosessi p, d ja q arvojen määrittämiseksi, jotka ovat parhaimmat tietyllä aikasarjalla S käsitellään myöhemmässä osassa muistiinpanoja, joiden linkit ovat tämän sivun yläosassa, mutta esikatselu joitakin tyyppejä nonseasonal ARIMA-malleja, joita tavallisesti on esitetty alla. ARIMA 1,0,0 ensimmäisen tilauksen autoregressive Malli, jos sarja on paikallaan ja autokorreloidut, ehkä se voidaan ennustaa oman edellisen arvon moninkertaiseksi ja vakio. Tässä tapauksessa ennustejakauma on. Joka on Y-regressiota itsessään, joka on viivästynyt yhdellä jaksolla. Tämä on ARIMA 1, 0,0 vakio-malli Jos Y: n keskiarvo on nolla, ei vakioaikaa sisällytetä. Jos kaltevuuskerroin 1 on positiivinen ja pienempi kuin 1 magnitudin, sen on oltava pienempi kuin 1, jos Y on paikallaan, Kuvailee 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 seuraavan keskiarvon alapuolella Jos se on tämän jakson yläpuolella. Toisessa kertaluvun autoregressiivisessa mallissa ARIMA 2,0,0, olisi myös Y t-2 termi oikealla myös jne. Riippuen merkkien ja suuruudesta Kertoimet, ARIMA 2,0,0 - malli voisi kuvata järjestelmää, jonka keskimääräinen muutos tapahtuu sinimuotoisesti heilahtelevalla tavalla, kuten massan liike keväällä, joka altistuu satunnaisille iskuille. ARIMA 0,1,0 satunnainen käveleminen Jos Sarja Y ei ole staattinen, yksinkertaisin mahdollinen malli, sillä se on satunnaiskäytävä malli, jota voidaan pitää rajoittavana tapauksena AR 1 - mallissa, jossa autoregressiivinen kerroin on 1, ts. Sarjassa äärettömän hidas keskimääräinen palauttaminen. Tämän mallin ennustusyhtälö voidaan kirjoittaa siten, että vakioaika on keskimääräinen ajanjakso-ajan muutos eli pitkän aikavälin ajovirta Y: ssä. Tämä malli voidaan asentaa ei-keskeytyksen regressiomalliksi, jossa Y: n ensimmäinen ero On riippuva muuttuja, koska se sisältää vain ei-seitsenisen diffe Ration ja vakiotermi, se on luokiteltu ARIMA 0,1,0 - malliksi vakioilla. Satunnaiskuljettavalla ilman - mallilla olisi ARIMA 0,1,0 malli ilman vakioa. ARIMA 1,1,0 erottuisi ensin - automaattinen autoregressiivinen malli Jos satunnaiskäyntimallin virheet ovat autokorrelaisia, ehkä ongelma voidaan korjata lisäämällä yksi riippuvaisen muuttujan viive ennuste-yhtälöön - eli regressoimalla Y: n ensimmäinen eroa itsessään viivästettynä yhdellä jaksolla Tämä Tuottaa seuraavan ennakoivan yhtälön, joka voidaan järjestää uudelleen. Tämä on ensimmäisen kertaluvun autoregressiivinen malli, jossa on yksi järjestys ei-seulontadifferentiaalista ja vakio termi eli ARIMA 1,1,0 malli. ARIMA 0,1,1 ilman Jatkuva yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus Toisen strategian korjata autokorreloidut virheet satunnaiskäytävässä mallissa ehdotetaan yksinkertaisella eksponenttien tasoitusmallilla. Muista, että joillakin ei-staattisilla aikasarjilla, esim. Sellaisilla, joilla on hiljaisia vaihteluja, En suorita yhtä hyvin kuin aikaisempien arvojen liukuva keskiarvo Toisin sanoen sen sijaan, että otettaisiin viimeisin havainto seuraavan havainnon ennusteeksi, on parempi käyttää viimeisimpiä havaintoja keskimäärin, jotta suodatetaan ulos Melua ja tarkemmin arvioimaan paikallista keskimäärää Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitusmalli käyttää aikaisempien arvojen eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskiarvoa tämän vaikutuksen saavuttamiseksi Yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoitusmallin ennustusyhtälö voidaan kirjoittaa lukuisiin matemaattisesti vastaaviin muotoihin, joista yksi on Niin sanotulla virheenkorjauslomakkeella, jossa edellistä ennustetta säädetään virheen suunnassa. Koska määritelmällä e t-1 Y t-1 - t-1, tämä voidaan kirjoittaa uudelleen niin, että se on ARIMA 0 , 1,1 - ilman vakioennusteen yhtälöä 1 1 - Tämä tarkoittaa, että voit sovittaa yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoituksen määrittämällä sen ARIMA 0,1,1 - malliksi ilman vakioarvoa ja arvioitu MA 1 - kerroin vastaa 1-m Inus-alfa SES-kaavassa Muista, että SES-mallissa tietojen keskimääräinen ikä on 1-aikavälin ennusteissa 1, joten heillä on taipumus jättää suuntaukset tai käännekohdat jälkeen noin 1 jaksoilla. ARIMA 0,1,1 - ilman vakio-mallia 1 vuoden ajanjaksojen ennusteiden keski-ikä on 1 1 - 1. Esimerkiksi jos 1 0 8, keski-ikä on 5 As 1 lähestymistapaa 1 , ARIMA 0,1,1 - ilman vakio-mallia tulee erittäin pitkän aikavälin liukuva keskiarvo, ja kun 1 lähestyy 0, se muuttuu satunnaiskulmaksi ilman ajoväylämallia. Mikä on paras tapa korjata autokorrelaatio lisäämällä AR-termejä tai MA-termien lisäämistä Edellisissä kahdessa edellä kuvatussa mallissa satunnaiskäytävässä käytetyn autokorreloidun virheen ongelma määritettiin kahdella eri tavalla lisäämällä erotetun sarjan viivästetty arvo yhtälöön tai lisäämällä odotetun ennustetun arvon Virhe Mikä lähestymistapa on parasta Tämän tilanteen tilanne, jota käsitellään yksityiskohtaisemmin myöhemmin, i S, että positiivinen autokorrelaatio yleensä käsitellään parhaiten lisäämällä AR-termi malliin ja negatiivista autokorrelaatiota tavallisesti käsitellään parhaiten lisäämällä MA-termi. Liiketoiminnassa ja taloudellisessa aikasarjassa negatiivinen autokorrelaatio syntyy usein erottavana artefaktiona. Yleensä eriytyminen vähentää positiivista Autokorrelaation ja voi jopa aiheuttaa siirtymän positiivisesta negatiiviseen autokorrelaatioon. ARIMA 0,1,1 - mallia, jossa erottaminen liittyy MA-termiin, käytetään useammin kuin ARIMA 1,1,0 - mallia. ARIMA 0, 1,1 jatkuvalla yksinkertaisella eksponentiaalisella tasoituksella ja kasvulla SES-mallin toteuttaminen ARIMA-mallina antaa sinulle jonkin verran joustavuutta Ensinnäkin arvioidun MA 1 - kertoimen sallitaan olevan negatiivinen, mikä vastaa tasoitustekijää, joka on suurempi kuin 1 SES-malli, jota SES-mallin sovitusmenetelmä ei yleensä salli. Toiseksi, sinulla on mahdollisuus sisällyttää jatkuva termi ARIMA-malliin, jos haluat, Nollasta poikkeava trendi ARIMA 0,1,1 - mallilla, jolla on vakio, on ennustusyhtälö. Tämän mallin yhden aikajänteen 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 eksponentiaalista tasoitusta Lineaariset eksponentiaaliset tasoitusmallit ovat ARIMA-malleja, jotka käyttävät kahta nonseasonal-eroa 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 Y: n muutos muutoksessa ajanjaksolla t. Y: n toinen ero ajanjaksolla t on Y t-Y t-1 - Y t-1 - Y t-2 Y t-2Y t-1 Y t-2 Erilainen funktion toinen ero on analoginen Toinen johdannainen, se mittaa kiihdytyksen tai kaarevuuden funktion aikana Ajankohta. ARIMA 0,2,2 - malli ilman jatkuvaa ennustaa, että sarjan toinen ero on kahden viimeisen ennustevirheen lineaarinen funktio. Joka voidaan järjestää uudelleen, sillä missä 1 ja 2 ovat MA 1 ja MA 2 Kertoimet Tämä on yleinen lineaarinen eksponentiaalinen tasoitusmalli, joka on oleellisesti sama kuin Holtin malli, ja Brownin malli on erikoistapaus. Se käyttää eksponentiaalisesti painotettuja liikkuvaa keskiarvoa sekä paikallisen tason että paikallisen kehityksen arvioimiseksi. Pitkän aikavälin ennusteet Tämä malli konvergoituu suoraviivaan, jonka kaltevuus riippuu sarjan loppupuolella havaitusta keskimääräisestä kehityksestä. ARIMA 1,1,2 ilman vakioimennettua lineaarista eksponentiaalista tasoitusta. Tätä mallia kuvataan ARIMA-malleissa mukana olevissa diaseissa. Se ekstrapoloi Paikallinen suuntaus sarjan lopussa, mutta tasoittaa sen pitemmillä ennustehorisontilla, jotta voidaan esitellä konservatiivisuuden muistio, käytäntö, jolla on empiiristä tukea Katso artikkeli Miksi vaimennetut trendit Gardner toimii D McKenzie ja 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 sätä mallia, kuten ARIMA 2, 1,2, koska tämä todennäköisesti johtaa ylilyönteihin ja yhteisiin tekijöihin liittyvistä asioista, joita käsitellään yksityiskohtaisemmin ARIMA-mallien matemaattisen rakenteen muistiinpanoissa. Levyjen toteutus ARIMA-malleja, kuten edellä kuvattuja, on helppo toteuttaa laskentataulukossa Ennakoiva yhtälö on yksinkertaisesti lineaarinen yhtälö, joka viittaa aikaisempien aikasarjojen aiempiin arvoihin ja virheiden aikaisempaan arvoon. Näin voit määrittää ARIMA-ennusteiden laskentataulukon tallentamalla tiedot sarakkeeseen A, ennustekaava sarakkeessa B ja Virheetiedot miinus ennusteita sarakkeessa C Ennustuskaava tyypillisessä solussa sarakkeessa B olisi yksinkertaisesti lineaarinen ilmentymä, joka viittaa arvoihin, jotka edellisissä sarakkeissa A ja C on kerrottu vastaavilla AR - tai MA-kertoimilla, jotka on tallennettu Soluissa muualla laskentataulukossa.
No comments:
Post a Comment