Из Википедии — свободной энциклопедии

Модели скользящего среднего

Заметим, что преобразование 61 с помощью оператора В записывается в следующем виде:Модель скользящего среднего — вещь совершенно не сложная, однако, как и все остальные модели прогнозирования или их составляющие, имеет целый ряд нюансов. Например, Википедия содержит в себе весьма громоздкое описание указанной моделиоднако я не стану тут так модели скользящего среднего говорить об ней, но постараюсь кратко изложить основную ее идею. Часто случается, что в исследуемом процессе имеются выбросы.

Решением этого уравнения являются характеристические корни модели AR 2которые определяются по формуле 2.

Анализ временных рядов автокорреляции, сезонное сглаживание

Процесс скользящего среднего, MA(q)

Эконометрика. Построение модели множественной регрессии в Excel.

Фигуры поглощения и пинцет

Расчет коэффициента корреляции в Excel

Модель авторегрессии и скользящего среднего ARMA(p,q)

Краш-тест идикатора Moving Average (Метод скользящего среднего)

Скользящее среднее

Александр Филатов "Эконометрика". Лекция 7.1. Модели обработки остатков ARMA

Алгоритм оценивания ARMA процесса

На основе данных таблицы рассчитаем известные нам характеристики погрешности прогноза: Применяется, если значение фактических величин изменяются во времени.

Модели скользящего среднего В моделях скользящего среднего текущее значение стационарного случайного процесса второго порядка yt представляется в виде линейной комбинации текущего и прошедших модели скользящего среднего ошибки et, et—1, et—2, Такое представление может быть выражено следующим уравнением модель скользящего среднего порядка m — СС m: В соответствии с определением белого шума ошибка et характеризуется следующими свойствами: Ее коэффициент ковариации i-го порядка определяется следующим образом: С учетом выражений 6. Система из т уравнений 6.

Например, численность занятых в экономике России составила в г. Учитывая абсолютное изменение показателя, прогнозная численность занятых в экономике России составит в г тыс.

Методы прогнозирования, основанные на усреднении, применяются, когда оперативно нужно обновлять прогнозы для реестров, содержащих большое количество исходных данных. Ограниченность их применения заключается в том, что они позволяют получить только одно прогнозное значение. Методы простых средних. Прогнозное значение рассчитывается на основе обобщенных средних характеристик временного ряда в ретроспективном периоде.

Эти характеристики представляют собой выражение динамики за весь период одним средним модели скользящего среднего. К средним характеристикам динамики относятся: Средний уровень ряда показывает, какая средняя величина уровня характерна для всего анализируемого периода.

Решая уравнение 7получаем значения Модели скользящего среднего образуем сумму и находим коэффициенты при степенях z. Если все корни уравнения 6 лежат в единичном круге, то ряд сходится при Мы можем записать Если все корни 6 лежат в единичном круге, то 10 будет сходиться в среднеквадратичном. Оценивание параметров Если случайные величины распределены нормально, то наблюдения будут нормально распределенными с нулевыми средними и ковариациями 2. Мы займемся сейчас оцениванием параметров рассматриваемой модели по наблюдениям: К сожалению, хотя ковариационная матрица имеет простой вид, этого нельзя сказать об обратной к ней матрице.

К расчету среднего уровня прибегают для рядов, состояние или изменение которых стабильно в течение большого периода времени и рядов с колеблющимися уровнями в короткие промежутки времени. Показатель рассчитывается различно для интервальных и моментных рядов. Для интервального ряда сумма значений фактических показателей временного ряда делится на число показателей Следует учесть, что значение первого и последнего показателей временного ряда берутся в половинном модели скользящего среднего скользящего среднего, поэтому в знаменателе количество показателей уменьшается на единицу.

Средний темп ростаможет быть рассчитан по формуле средней геометрической, при сравнении последнего показателя временного ряда с первым расчет осуществляется по формуле Метод простого скользящего среднего. Прогноз строится с учетом не всех наблюдений, а определенного количества модели скользящего среднего наблюдений. Как только новое наблюдение становится доступным, оно включается в расчетную формулу, а наиболее старое исключается.

Еще по теме

© 2017-2019 - elementary-english.ru