Похожие публикации

Модель скользящей средней пример

О сайте Модель скользящей средней Модели скользящего среднего МА представляют стационарный процесс в виде линейной комбинации последовательных значений белого шума. Такие модели оказываются полезными как модель скользящей средней пример качестве самостоятельных описаний стационарных процессовтак и в качестве дополнения к моделям авторегрессии для более детального описания шумовой составляющей. Рекомендуется не выбирать на начальных этапах анализа модель скользящего среднего с большим числом параметров.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 подробно говорить об ней, но постараюсь кратко изложить основную ее идею. Часто случается, что в исследуемом процессе имеются выбросы. Как правило, они весьма сложно исследуются.

На основе данных таблицы рассчитаем известные нам характеристики погрешности прогноза:

Метод скользящих средних примеры прогнозирования стратегии

Прогнозирование в Excel с помощью линий тренда

Трендовая модель на основе средних (SMA)

Метод скользящей средней

Эконометрика. Построение модели множественной регрессии в Excel.

Стратегия МАлыш – торговля на одной скользящей средней

Как правильно пользоваться Скользящей Средней

Модель авторегрессии и скользящего среднего ARMA(p,q)

Сглаживание методом скользящей средней

Модель скользящего среднего предполагает, что в ошибках модели в предшествующие периоды сосредоточена информация обо всей предыстории ряда. В этой модели каждое новое значение - среднее между текущей флуктуацией и несколькими в частности, одной предыдущими ошибками. Модели скользящего модель скользящей средней пример порядка q, обозначаемые CC qв англоязычной литературе MA q Moving Average modelsимеют вид: Преобразуем 3.

В моделях скользящего среднего МА q не требуется накладывать никаких ограничений на параметры q1, q2, Однако, если в модель скользящей средней пример МА 1 параметр q по абсолютной величине больше или равен 1, то текущее значение уt в соответствии с 3. Чтобы избежать этого, надо, чтобы веса в 6. При этом модель скользящей средней пример параметры процесса AR p не накладываются никакие условия для того, чтобы этот процесс был обратимым.

Но для стационарности процесса корни модель скользящей средней пример характеристического уравнения должны лежать вне единичного круга.

В то же время параметры процесса МА q не должны удовлетворять никаким условиям для стационарности, однако для обратимости корни его характеристического уравнения 1 - q1z - q2 z2 Для этого представим yt-k в виде соотношения 3.

Это важное характеристическое свойство модели. На практике наиболее часто используют частный случай модели — модель скользящего среднего 1-го порядка МА 1: АКФ согласно 3.

Еще по теме

© 2017-2019 - elementary-english.ru