En RIMA står for Autoregressive Integrerte Moving Gjennomsnittlige modeller Univariate single vector ARIMA er en prognostiseringsteknikk som projiserer fremtidens verdier av en serie basert helt på egen treghet. Hovedapplikasjonen er innenfor korttids prognose som krever minst 40 historiske datapunkter. Det fungerer best når dataene dine viser et stabilt eller konsistent mønster over tid med et minimum av utelukkere. Noen ganger kalles Box-Jenkins etter de opprinnelige forfatterne, er ARIMA vanligvis overlegen mot eksponensielle utjevningsteknikker når dataene er rimelig lange og korrelasjonen mellom tidligere observasjoner er stabil Hvis dataene er korte eller svært volatile, kan noen utjevningsmetode virke bedre Hvis du ikke har minst 38 datapunkter, bør du vurdere en annen metode enn ARIMA. Det første trinnet i å bruke ARIMA-metoden er å sjekke for stasjonar Stasjonar innebærer at serien forblir på et forholdsvis konstant nivå over tid hvis en trend eksisterer, som i de fleste øko nomiske eller forretningsapplikasjoner, da er dataene dine ikke stasjonære. Dataene skal også vise en konstant variasjon i svingningene over tid. Dette er lett å se med en serie som er tungt sesongbasert og vokser i raskere grad. I et slikt tilfelle vil oppturer og nedturer i sesongmessigheten vil bli mer dramatisk over tid Uten disse stasjonarforholdene blir oppfylt, kan mange av beregningene knyttet til prosessen ikke beregnes. Hvis en grafisk oversikt over dataene indikerer ikke-stationaritet, bør du forskjellere serien. Differensiering er en utmerket måte å transformere en ikke-stationær serie til en stasjonær En dette gjøres ved å trekke observasjonen i den nåværende perioden fra den forrige Hvis denne transformasjonen bare er gjort en gang til en serie, sier du at dataene først er differensiert. Denne prosessen eliminerer i hovedsak trenden hvis Serien din vokser med en relativt konstant hastighet Hvis den vokser i økende grad, kan du bruke samme fremgangsmåte og avvike ence dataene igjen Dataene dine vil da bli annerledes forskjellig. Autokorrelasjoner er numeriske verdier som angir hvordan en dataserie er relatert til seg selv over tid Nærmere bestemt måler det hvor sterkt dataværdier ved et spesifisert antall perioder fra hverandre er korrelert til hverandre over tid Antallet perioder fra hverandre kalles vanligvis lag For For eksempel måler en autokorrelasjon ved lag 1 hvordan verdier 1 periode fra hverandre er korrelert til hverandre gjennom serien. En autokorrelasjon ved lag 2 måler hvordan dataene to perioder fra hverandre er korrelert gjennom serien. Autokorrelasjoner kan variere fra 1 til -1 En verdi nær 1 indikerer en høy positiv korrelasjon, mens en verdi nær -1 innebærer en høy negativ korrelasjon. Disse tiltakene blir oftest evaluert gjennom grafiske tomter kalt korrelagrammer. Et korrelagram plotter autokorrelasjonsverdiene for en gitt serie på forskjellige lag. Dette kalles for autokorrelasjonsfunksjon og er svært viktig i ARIMA-metoden. ARIMA-metodikken forsøker å beskrive bevegelsene i en stasjonære tidsserier som en funksjon av det som kalles autoregressive og bevegelige gjennomsnittsparametre. Disse kalles AR-parametere autoregessive og MA-parametere som beveger gjennomsnitt. En AR-modell med bare 1 parameter kan skrives som. som X t tidsserier under undersøkelse. A 1 den autoregressive parameteren for rekkefølge 1.X t-1 tidsserien forsinket 1 periode. E t feilperioden for modellen. Dette betyr bare at en gitt verdi X t kan forklares med en funksjon av sin tidligere verdi, X t - 1, pluss noe uforklarlig tilfeldig feil, E t Hvis den estimerte verdien av A 1 var 30, ville dagens verdi av serien være relatert til 30 av verdien 1 periode siden Selvfølgelig kunne serien være relatert til mer enn bare en siste verdi For eksempel. X t A 1 X t-1 A 2 X t-2 E t. Dette indikerer at dagens verdi av serien er en kombinasjon av de to umiddelbart foregående verdiene, X t-1 og X t - 2, pluss noen tilfeldig feil E t Vår modell er nå en autoregressiv modell av ordre 2.Moving Aver aldersmodeller. En annen type Box-Jenkins-modell kalles en bevegelig gjennomsnittsmodell. Selv om disse modellene ser veldig ut som AR-modellen, er konseptet bak dem ganske forskjellige. Flytte gjennomsnittlige parametere relaterer seg til hva som skjer i periode t bare til tilfeldige feilene som forekom i tidligere tidsperioder, dvs. E t-1, E t-2, osv. i stedet for til X t-1, X t-2, Xt-3 som i de autoregressive tilnærmingene. En flytende gjennomsnittsmodell med en MA-term kan skrives som følger. Betegnelsen B 1 kalles en MA i rekkefølge 1 Det negative tegnet foran parameteren brukes kun for konvensjon og skrives vanligvis ut automatisk ved de fleste dataprogrammer. Ovennevnte modell sier bare at en gitt verdi av X t er direkte relatert til den tilfeldige feilen i den foregående perioden, E t-1, og til dagens feilperiode, E t Som i tilfelle av autoregressive modeller kan de bevegelige gjennomsnittlige modellene utvides til høyere ordningsstrukturer som dekker forskjellige kombinasjoner og beveger gjennomsnittlig lengde. ARIMA metodikk als o lar modeller bygges som inneholder både autoregressive og bevegelige gjennomsnittsparametre sammen Disse modellene blir ofte referert til som blandede modeller Selv om dette gir et mer komplisert prognoseverktøy, kan strukturen faktisk simulere serien bedre og produsere en mer nøyaktig prognose. Rene modeller innebærer at strukturen kun består av AR - eller MA-parametere - ikke begge. Modeller utviklet av denne tilnærmingen kalles vanligvis ARIMA-modeller fordi de bruker en kombinasjon av autoregressiv AR, integrasjon I - refererer til omvendt prosess av differensiering for å produsere prognosen, og beveger gjennomsnittlig MA-operasjoner En ARIMA-modell er vanligvis angitt som ARIMA p, d, q Dette representerer rekkefølgen på de autoregressive komponentene p, antall differensoperatører d og den høyeste rekkefølgen av den bevegelige gjennomsnittlige termen For eksempel ARIMA 2, 1,1 betyr at du har en andre ordre autoregressiv modell med en første ordre som beveger gjennomsnittlig komponent hvis serie er forskjellig påc e for å indusere stasjonar. Picking the Right Specification. Hovedproblemet i klassiske Box-Jenkins prøver å bestemme hvilken ARIMA-spesifikasjon som skal brukes - hvor mange AR - og MA-parametere som skal inkluderes. Dette er hvor mye Box-Jenkings 1976 var viet til Identifikasjonsprosessen Det avhenger av grafisk og numerisk vurdering av prøveautokorrelasjonen og delvise autokorrelasjonsfunksjoner Vel for de grunnleggende modellene er oppgaven ikke for vanskelig Hver har autokorrelasjonsfunksjoner som ser på en bestemt måte Men når du går opp i kompleksitet , mønstrene er ikke så lett oppdaget For å gjøre saken vanskeligere representerer dataene bare en prøve av den underliggende prosessen Dette betyr at prøvefeilutjevningsmidler, målefeil mm kan forvride den teoretiske identifikasjonsprosessen Det er derfor tradisjonell ARIMA-modellering er en kunst heller enn en vitenskap. Hva er forhold og forskjell mellom tidsserier og regresjon. For modeller og forutsetninger er det riktig at regresjonsmodeller antar uavhengighet mellom utgangsvariablene for forskjellige verdier av inngangsvariabelen, mens tidsseriemodellen ikke t. Hva er noen andre forskjeller. Det er en rekke tilnærminger til tidsserieanalyse, men de to mest kjente er regresjonsmetoden og Box-Jenkins 1976 eller ARIMA AutoRegressive Integrated Moving Average-metode Dette dokumentet lanserer regresjonsmetoden Jeg anser regresjonsmetoden langt overlegen til ARIMA av tre hovedårsaker. Jeg forstår ikke hva regresjonsmetoden for tidsserier er på nettsiden, og hvordan det er annerledes enn Box-Jenkins eller ARIMA-metoden. Jeg setter pris på om noen kan gi noen innblikk i disse spørsmålene. Takk og hilsen. Jeg tror virkelig dette er et godt spørsmål og fortjener et svar. Lenken som er oppgitt, er skrevet av en psykolog som er hevder at noen home-brew-metode er en bedre måte å gjøre tidsserier analyse enn Box-Jenkins Jeg håper at mitt forsøk på et svar vil oppmuntre andre, hvem er mer kunnskapsrik om tidsserier, for å bidra. Fra sin introduksjon, ser det ut som at Darlington er mestring av tilnærmingen til å bare tilpasse en AR-modell med minst-kvadrater. Det vil si hvis du vil passe til modellen zt alpha1 z cdots alphak z varepsilont til tidsserien zt, kan du bare regress serien zt på serien med lag 1, lag 2 og så videre opp til lag k, ved hjelp av en vanlig flere regresjon Dette er sikkert tillatt i R, det er enda et alternativ i R ar funksjonen jeg testet det ut, og det har en tendens til å gi lignende svar på standardmetoden for montering av en AR-modell i R. Han anbefaler også å regressere zt på ting som t eller krefter for å finne trender igjen, dette er helt fint Tidsserier bøker diskuterer dette, for eksempel Shumway-Stoffer og Cowpertwait-Metcalfe. Typisk kan en tidsserieranalyse fortsette langs de følgende linjene, du finner en trend, fjern den, og pass på en modell til resterne. Men det virker som om han også er taler for overfitting og deretter bruker t han reduserer den gjennomsnittlige kvadratfeilen mellom den monterte serien og dataene som bevis på at metoden er bedre. For eksempel. Jeg føler at korrelogrammer er nå foreldet. Deres primære formål var å tillate arbeidere å gjette hvilke modeller som passer best for dataene, men Hastigheten til moderne datamaskiner, i det minste i regresjon om ikke i tidsseriemodell, gjør det mulig for en arbeider å bare passe flere modeller og se nøyaktig hvordan hver enkelt passer som målt ved gjennomsnittlig kvadratfeil. Utstedelsen av kapitalisering ved sjanse er ikke relevant for dette valget. , siden de to metodene er like mottakelige for dette problemet. Dette er ikke en god ide fordi testen av en modell skal være hvor godt den kan prognose, ikke hvor bra den passer til eksisterende data. I sine tre eksempler bruker han justert root mean-squared feil som hans kriterium for kvaliteten på passformen. Selvfølgelig vil overmodulering av en modell gjøre et estimat av feil mindre, så hans påstand om at hans modeller er bedre fordi de har mindre RMSE, er feil. I et nøtteskall, siden han bruker feil kriterium for å vurdere hvor bra en modell er, kommer han til feil konklusjoner om regresjon mot ARIMA. Jeg vil satse på at hvis han hadde testet modellens prediktive evne i stedet, ville ARIMA ha komme ut på toppen Kanskje kan noen prøve det hvis de har tilgang til bøkene han nevner her. Supplerende for mer om regresjonsideen, vil du kanskje sjekke ut eldre tidsserier som ble skrevet før ARIMA ble den mest populære. For eksempel, Kendall, Time Series 1973, kapittel 11 har et helt kapittel om denne metoden og sammenligninger med ARIMA . Så langt jeg kan fortelle forfatteren aldri beskrevet sin hjemme brygmetode i en peer-reviewed publikasjon og referanser til og fra statistisk litteratur synes minimal og hans hovedpublikasjoner om metodiske emner dateres tilbake til 70-tallet. Strengt tatt, ingen av dette beviser alt annet enn uten nok tid eller kompetanse til å evaluere påstandene selv, ville jeg være ekstremt motvillig til å bruke noe av det. Gala 18. juli kl. 11. 11.Autoregressive Integrert Moving Average - ARIMA. DEFINITION av Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA. A Statistical analysemodell som bruker tidsseriedata for å forutsi fremtidige trender Det er en form for regresjonsanalyse som søker å forutsi fremtidige bevegelser langs tilsynelatende tilfeldig gang tatt av aksjer og finansmarkedet ved å undersøke forskjellene mellom verdier i serien i stedet for å bruke de faktiske dataverdiene. Lags av de forskjellige seriene refereres til som autoregressive og lags innenfor prognostiserte data refereres til som glidende gjennomsnitt. BREAKING DOWN Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA. Denne typen modell er generelt referert til som ARIMA p, d, q, med heltallene som refererer til de autoregressive integrerte og bevegelige gjennomsnittsdelene av datasettet, henholdsvis ARIMA-modellering kan ta hensyn til trender, sesongmessige sykluser, feil og ikke - - Stasjonære aspekter ved et datasett når du lager prognoser.
No comments:
Post a Comment