A documentação é a média incondicional do processo, e x03C8 (L) é um polinômio racional, de grau infinito de lag, (1 x03C8 1 Lx03C8 2 L 2 x 2026). Nota: A propriedade Constant de um objeto modelo arima corresponde a c. E não a média incondicional 956. Por decomposição de Wolds 1. A equação 5-12 corresponde a um processo estocástico estacionário desde que os coeficientes x03C8 i sejam absolutamente somaveis. Este é o caso quando o polinômio AR, x03D5 (L). É estável. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Além disso, o processo é causal desde que o polinômio MA é invertido. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. A Econometrics Toolbox reforça a estabilidade e a invertibilidade dos processos ARMA. Quando você especifica um modelo ARMA usando arima. Você obtém um erro se você inserir coeficientes que não correspondem a um polinômio AR estável ou polinômio MA reversível. Similarmente, a estimativa impõe restrições de estacionaridade e de invertibilidade durante a estimativa. Referências 1 Wold, H. Um estudo na análise de séries estacionárias do tempo. Uppsala, Sweden: Almqvist amp Wiksell, 1938. Selecione sua média móvel de countryAutoregressive nas estatísticas. Modelos de média móvel autorregressiva (ARMA). Às vezes chamado Box-Jenkins modelos após George Box e G. M. Jenkins. São tipicamente aplicados a dados de séries temporais. Dada uma série temporal de dados X t. O modelo ARMA é uma ferramenta para a compreensão e, talvez, a previsão de valores futuros nesta série. O modelo consiste em duas partes, uma parte autorregressiva (AR) e uma parte da média móvel (MA). O modelo geralmente é então referido como o modelo ARMA (p, q) onde p é a ordem da parte autorregressiva e q é a ordem da parte média móvel (como definido abaixo). Modelo auto-regressivo Editar A notação AR (p) refere-se ao modelo autorregressivo de ordem p. O modelo AR (p) é escrito Um modelo autorregressivo é essencialmente um filtro de resposta de impulso infinito com alguma interpretação adicional colocada sobre ele. Algumas restrições são necessárias sobre os valores dos parâmetros deste modelo para que o modelo permaneça estacionário. Por exemplo, os processos no modelo AR (1) com 1 gt 1 não são estacionários. Exemplo: Um AR (1) - process Editar Um AR (1) - processo é dado por Pode-se ver que a função de autocovariância decai com um tempo de decaimento de. A função de densidade espectral é a transformada de Fourier inversa da função de autocovariância. Em termos discretos, esta será a transformada de Fourier inversa de tempo discreto: que produz um perfil Lorentziano para a densidade espectral: Cálculo dos parâmetros AR Edit O modelo AR (p) é dado pela equação Uma vez que a última parte da equação é não - zero somente se m 0, a equação normalmente é resolvida representando-a como uma matriz para m gt 0, obtendo assim a equação Derivação Editar A equação que define o processo AR é Multiplicando ambos os lados por X tm e tendo rendimentos esperados valor que produz o Yule - As equações de Walker: Modelo de média móvel A notação MA (q) refere-se ao modelo de média móvel de ordem q. Onde o 1. Q são os parâmetros do modelo eo t. T-1. São novamente os termos de erro. O modelo de média móvel é essencialmente um filtro de resposta de impulso finito com alguma interpretação adicional colocada sobre ele. Modelo de média móvel auto-regressivo Editar A notação ARMA (p. Q) refere-se ao modelo com p termos autorregressivos e q termos de média móvel. Este modelo contém os modelos AR (p) e MA (q), Nota sobre os termos de erro Edit N (0, 2) onde 2 é a variância. Essas premissas podem ser enfraquecidas, mas isso mudará as propriedades do modelo. Em particular, uma alteração do i. i.d. Uma diferença bastante fundamental. Especificação em termos de operador de defasagem Editar Em alguns textos os modelos serão especificados em termos do operador de atraso L. Nestes termos, então o modelo AR (p) é dado por onde representa o polinômio O modelo MA (q) é dado por onde representa o polinômio Finalmente, o modelo combinado ARMA (p. Q) é dado por ou mais concisamente, Os modelos ARMA em geral podem, após escolher p e q, ser ajustados por regressão por mínimos quadrados para encontrar os valores dos parâmetros que minimizam o termo de erro. Considera-se geralmente boa prática encontrar os menores valores de p e q que proporcionam um ajuste aceitável aos dados. Para um modelo AR puro, então as equações de Yule-Walker podem ser usadas para proporcionar um ajuste. Generalizações Editar A dependência de X t sobre valores passados e os termos de erro t é assumida como linear, a menos que especificado em contrário. Se a dependência for não-linear, o modelo é especificamente chamado de média móvel não-linear (NMA), não-linear auto-regressiva (NAR) ou modelo de média móvel autorregressiva não linear (NARMA). Os modelos de média móvel auto-regressivos podem ser generalizados de outras formas. Ver também modelos de heteroscedasticidade condicional autorregressiva (ARCH) e modelos de média móvel integrada autorregressiva (ARIMA). Se forem montadas várias séries temporais, pode ser instalado um modelo vectorial ARIMA (ou VARIMA). Se a série de tempo em questão exibe memória longa, então fracionária ARIMA (FARIMA, às vezes chamado ARFIMA) modelagem é apropriado. Se se pensa que os dados contêm efeitos sazonais, pode ser modelado por um modelo SARIMA (ARIMA sazonal). Outra generalização é o modelo auto-regressivo multiescala (MAR). Um modelo MAR é indexado pelos nós de uma árvore, enquanto que um padrão (tempo discreto) modelo autorregressivo é indexado por inteiros. Ver modelo autorregressivo multiescala para uma lista de referências. Veja também Editar Referências Editar George Box e F. M. Jenkins. Análise de Séries Temporais: Previsão e Controle. segunda edição. Oakland, CA: Holden-Day, 1976.de:ARMA-ModeloMedia móvel agressiva Na estatística. Modelos de média móvel autorregressiva (ARMA). Às vezes chamado Box-Jenkins modelos após George Box e G. M. Jenkins. São tipicamente aplicados a dados de séries temporais. Dada uma série temporal de dados X t. O modelo ARMA é uma ferramenta para a compreensão e, talvez, a previsão de valores futuros nesta série. O modelo consiste em duas partes, uma parte autorregressiva (AR) e uma parte da média móvel (MA). O modelo geralmente é então referido como o modelo ARMA (p, q) onde p é a ordem da parte autorregressiva e q é a ordem da parte média móvel (como definido abaixo). Modelo auto-regressivo Editar A notação AR (p) refere-se ao modelo autorregressivo de ordem p. O modelo AR (p) é escrito Um modelo autorregressivo é essencialmente um filtro de resposta de impulso infinito com alguma interpretação adicional colocada sobre ele. Algumas restrições são necessárias sobre os valores dos parâmetros deste modelo para que o modelo permaneça estacionário. Por exemplo, os processos no modelo AR (1) com 1 gt 1 não são estacionários. Exemplo: Um AR (1) - process Editar Um AR (1) - processo é dado por Pode-se ver que a função de autocovariância decai com um tempo de decaimento de. A função de densidade espectral é a transformada de Fourier inversa da função de autocovariância. Em termos discretos, esta será a transformada de Fourier inversa de tempo discreto: que produz um perfil Lorentziano para a densidade espectral: Cálculo dos parâmetros AR Edit O modelo AR (p) é dado pela equação Uma vez que a última parte da equação é não - zero somente se m 0, a equação normalmente é resolvida representando-a como uma matriz para m gt 0, obtendo assim a equação Derivação Editar A equação que define o processo AR é Multiplicando ambos os lados por X tm e tendo rendimentos esperados valor que produz o Yule Equações de Walker: Modelo de média móvel A notação MA (q) refere-se ao modelo de média móvel de ordem q. Onde o 1. Q são os parâmetros do modelo eo t. T-1. São novamente os termos de erro. O modelo de média móvel é essencialmente um filtro de resposta de impulso finito com alguma interpretação adicional colocada sobre ele. Modelo de média móvel auto-regressivo Editar A notação ARMA (p. Q) refere-se ao modelo com p termos autorregressivos e q termos de média móvel. Este modelo contém os modelos AR (p) e MA (q), Nota sobre os termos de erro Edit N (0, 2) onde 2 é a variância. Essas premissas podem ser enfraquecidas, mas isso mudará as propriedades do modelo. Em particular, uma alteração do i. i.d. Uma diferença bastante fundamental. Especificação em termos de operador de defasagem Editar Em alguns textos os modelos serão especificados em termos do operador de atraso L. Nestes termos, então o modelo AR (p) é dado por onde representa o polinômio O modelo MA (q) é dado por onde representa o polinômio Finalmente, o modelo combinado ARMA (p. Q) é dado por ou mais concisamente, Os modelos ARMA em geral podem, após escolher p e q, ser ajustados por regressão por mínimos quadrados para encontrar os valores dos parâmetros que minimizam o termo de erro. Considera-se geralmente boa prática encontrar os menores valores de p e q que proporcionam um ajuste aceitável aos dados. Para um modelo AR puro, então as equações de Yule-Walker podem ser usadas para proporcionar um ajuste. Generalizações Editar A dependência de X t sobre valores passados e os termos de erro t é assumida como linear, a menos que especificado em contrário. Se a dependência for não-linear, o modelo é especificamente chamado de média móvel não-linear (NMA), não-linear auto-regressiva (NAR) ou modelo de média móvel autorregressiva não linear (NARMA). Os modelos de média móvel auto-regressivos podem ser generalizados de outras formas. Ver também modelos de heteroscedasticidade condicional autorregressiva (ARCH) e modelos de média móvel integrada autorregressiva (ARIMA). Se forem montadas várias séries temporais, pode ser instalado um modelo vectorial ARIMA (ou VARIMA). Se a série de tempo em questão exibe memória longa, então fracionária ARIMA (FARIMA, às vezes chamado ARFIMA) modelagem é apropriado. Se se pensa que os dados contêm efeitos sazonais, pode ser modelado por um modelo SARIMA (ARIMA sazonal). Outra generalização é o modelo auto-regressivo multiescala (MAR). Um modelo MAR é indexado pelos nós de uma árvore, enquanto que um padrão (tempo discreto) modelo autorregressivo é indexado por inteiros. Ver modelo autorregressivo multiescala para uma lista de referências. Veja também Editar Referências Editar George Box e F. M. Jenkins. Análise de Séries Temporais: Previsão e Controle. segunda edição. ARIMA Um modelo de análise estatística que utiliza dados de séries temporais para prever as tendências futuras. É uma forma de análise de regressão que procura predizer movimentos futuros ao longo da caminhada aparentemente aleatória feita pelas ações e pelo mercado financeiro examinando as diferenças entre os valores da série em vez de usar os valores dos dados reais. Lags das séries diferenciadas são referidos como autoregressivos e os atrasos dentro dos dados previstos são referidos como média móvel. BREAKING DOWN Média Movente Integrada Autoregressiva - ARIMA Este tipo de modelo é geralmente referido como ARIMA (p, d, q), com os inteiros referindo-se ao autorregressivo. Integradas e móveis do conjunto de dados, respectivamente. ARIMA modelagem pode levar em conta tendências, sazonalidade. Ciclos, erros e aspectos não-estacionários de um conjunto de dados ao fazer previsões.
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