Модель авторегрессии — скользящего среднего

Авторегрессии и скользящего среднего

Я тоже так считаю, - усмехнулась Николь. - Увы, мы с тобой оба не можем судить объективно.

Ты сделала меня посмешищем, все в Новом Эдеме слышали, как по телевидению я описывал тот ужасный момент, когда тебя похитили. До сих пор помню тот Когда Роберт взорвался, Элли сперва отодвинулась, и пока она слушала мужа, держа его за руку, беспокойство ее сделалось очевидным.

Должно быть, пробка перегорела, - ответил капитан Маядзава, - Уэстермарк, сходите наружу, проверьте переключатели. Франц и Кэти услышали крик.

Алгоритм оценивания ARMA процесса

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов

Модель авторегрессии и скользящего среднего ARMA(p,q)

Процесс скользящего среднего, MA(q)

Что такое Автокорреляция?

Ошибка измерения регрессора

Эконометрика. Построение модели множественной регрессии в Excel.

Робастные стандартные ошибки и тест Дарбина-Уотсона

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

Краш-тест идикатора Moving Average (Метод скользящего среднего)

Математические модели временных рядов могут иметь различные формы и представлять различные стохастические процессы.

Модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего Модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего АРПСС была предложена американскими учёными Боксом авторегрессии и скользящего среднего Дженкинсом в г. Моделью авторегрессиии проинтегрированного скользящего среднегоназывается модель, которая применяется при моделировании нестационарных временных рядов. Нестационарный временной ряд характеризуется непостоянными математическим ожиданием, дисперсией, автоковариацией и автокорреляцией. В основе модели авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего лежат два процесса: Каждое наблюдение в модели авторегрессии представляет собой сумму случайной компоненты и линейной комбинации предыдущих наблюдений.

Можно выделить три широких класса моделей, в которых последующие данные линейно зависят от предшествующих: Среди нелинейных моделей временных рядов можно выделить: Прибыль за единичный период времени one-period simple авторегрессии и скользящего среднего, линейная доходность, авторегрессии и скользящего среднего говоря, относительное приращение стоимости вычисляется по формуле: Прибыль за любой период времени k-period авторегрессии и скользящего среднего return: Аналогично вводится ряд вторых разностей ряд первых разностей от ряда первых разностей: Авторегрессионный процесс порядка p AR p -процесс определяется следующим образом: Процесс AR 1 то есть авторегрессионный процесс первого порядка: Процесс AR 2 то есть авторегрессионный процесс второго порядка, или процесс Юла: Процесс скользящего среднего первого порядка MA 1: Моделью ARMA p, qгде p и q — целые числа, задающие порядок модели, называется следующий процесс генерации временного ряда: Авторегрессии и скользящего среднего модель может интерпретироваться как линейная модель множественной регрессии, в которой в качестве объясняющих переменных выступают прошлые значения самой зависимой переменной, а в качестве регрессионного остатка — скользящие средние из элементов белого шума.

Еще по теме

© 2017-2019 - elementary-english.ru