RIMA tarkoittaa Autoregressive Integrated Moving Average - malleja Yksivaiheinen yksittäinen vektori ARIMA on ennustustekniikka, joka esittelee sarjan tulevia arvoja, jotka perustuvat täysin omaan inertiaan. Sen pääasiallinen sovellus on lyhytaikaisen ennusteen alueella, joka vaatii vähintään 40 historiallista data-pistettä. Toimii parhaiten, kun tietosi näyttävät stabiililta tai johdonmukaisilta kuvioina ajan kuluessa vähimmäismäärän kanssa. Joskus kutsuttu Box-Jenkins alkuperäisten kirjoittajien jälkeen, ARIMA on yleensä parempi kuin eksponentiaaliset tasoitusmenetelmät, kun tiedot ovat kohtuullisen pitkät ja aiempien havaintojen välinen korrelaatio on Vakaa Jos tiedot ovat lyhyitä tai erittäin haihtuvia, jokin tasoitusmenetelmä saattaa toimia paremmin. Jos sinulla ei ole vähintään 38 datapistettä, kannattaa harkita muuta menetelmää kuin ARIMA. Ensimmäinen vaihe ARIMA-menetelmän soveltamisen yhteydessä on tarkistaa stationaarisuus Staattisuus Tarkoittaa, että sarja pysyy melko vakaana ajan myötä Jos suuntaus on olemassa, kuten useimmissa ekosysteemeissä Taloudelliset tai liiketoimintasovellukset, niin tiedot eivät ole paikallaan. Tietojen pitäisi myös näyttää jatkuvasti vaihteluja sen vaihteluissa ajan myötä. Tämä näkyy helposti sarjassa, joka on voimakkaasti kausiluonteista ja kasvaa nopeammin. Tällaisessa tapauksessa ylä - ja alamäkiä Kausivaihtelu muuttuu dramaattisemmaksi ajan myötä Ilman näitä stationaarisuusolosuhteita, monia prosesseihin liittyviä laskutoimituksia ei voida laskea. Jos datan graafinen juoni osoittaa staattisen sijaisuuden, sinun pitäisi erottaa sarja Erottelu on erinomainen tapa Staattisen sarjan muuttaminen stationaariseksi Tämä tehdään vähentämällä havainto nykyisellä jaksolla edellisestä Jos tämä muunnos tehdään vain kerran sarjassa, sanot, että dataa on ensin erotettu Tämä prosessi olennaisesti poistaa trendin, jos Sarjasi kasvaa melko vakioasteella Jos kasvaa yhä suuremmalla nopeudella, voit soveltaa samaa menettelyä ja erota Tietojen tallentaminen uudelleen Tietosi sitten toisistaan erottuvat toisistaan. Autokorrelaatiot ovat numeerisia arvoja, jotka osoittavat, kuinka datasarja liittyy itsensä ajan myötä Tarkemmin sanottuna se mittaa, kuinka voimakkaasti datan arvot tietyssä määräjaksossa toisistaan korreloi toistensa kanssa ajanjaksolla. Esimerkiksi autokorrelaatio viiveellä 1 mittaa kuinka arvot 1 jakso jakaantuvat toisiinsa koko sarjassa. Autokorrelaatio viiveellä 2 mittaa kuinka datan kaksi jaksoa on korreloitu koko sarjasta. Autokorrelaatioissa voi olla välillä 1 - -1 A-arvo lähellä 1 osoittaa suurta positiivista korrelaatiota, kun taas arvo, joka on lähellä -1, merkitsee suurta negatiivista korrelaatiota. Näitä toimenpiteitä arvioidaan useimmiten graafisilla pisteillä, joita kutsutaan korrelaarimoiksi. Korrelaattori piirtää tietyn sarjan autokorrelaatioarvot eri viiveissä. Autokorrelaatiofunktion ja on erittäin tärkeä ARIMA-menetelmässä. ARIMA-metodologia yrittää kuvata a Staattiset aikasarjat funktioina, joita kutsutaan autoregressiivisiksi ja liikkuviksi keskimääräisiksi parametreiksi. Näitä kutsutaan AR-parametreiksi autoregessive - ja MA-parametreiksi liikkuviksi keskiarvoiksi. AR-mallin, jossa on vain yksi parametri, voidaan kirjoittaa, koska missä X t aikasarja tutkitaan. 1 1.X t-1: n autoregressiivinen parametri aikasarjasta on viivästynyt 1 jakso. E t mallin virheen termi. Tämä tarkoittaa yksinkertaisesti sitä, että mikä tahansa annettu arvo Xt voidaan selittää edellisellä arvollaan X t - 1 ja lisäksi jonkin verran selittämättömiä satunnaisvirheitä, E t Jos A 1: n arvioitu arvo oli 30, sarjan nykyinen arvo liittyisi 30 arvoon 1 tunti sitten. Tietenkin sarja voisi liittyä enemmän kuin vain Yksi aikaisempi arvo Esimerkki. X t A 1 X t-1 A 2 X t-2 E t. Tämä ilmaisee, että sarjan nykyinen arvo on kahden välittömästi edeltävän arvon X t-1 ja X t - 2, plus jokin satunnaisvirhe E t Meidän malli on nyt autoregressiivinen malli tilauksen 2.Moving Aver Ikä-mallit. Toista Box-Jenkins-mallia kutsutaan liikkuvan keskiarvon malliksi. Vaikka nämä mallit näyttävät hyvin samalta kuin AR-mallin, niiden taustalla oleva käsite on melko erilainen. Liikkuvat keskimääräiset parametrit liittyvät siihen, mitä tapahtuu ajanjaksossa t vain satunnaisiin virheisiin, On olemassa aikaisemmissa aikajaksoissa, ts. E t-1, E t-2 jne. Eikä X t-1, X t-2, Xt-3 kuten autoregressiivisissa lähestymistavoissa. Kuten seuraavissa termeissä. Termiä B 1 kutsutaan järjestyksen MA: ksi 1 Parametrin edessä oleva negatiivinen merkki käytetään vain yleissopimukseen ja se tulostetaan automaattisesti useimmilla tietokoneohjelmilla. Edellä oleva malli yksinkertaisesti sanoo, että mikä tahansa X: n T liittyy suoraan vain edellisen jakson E t-1 satunnaisvirheeseen ja nykyiseen virhetilaan E t Kuten autoregressiivisten mallien tapauksessa liikkuvan keskimallin mallit voidaan laajentaa korkeampiin järjestysrakenteisiin, jotka kattavat erilaiset yhdistelmät Ja liikkuvien keskimääräisten pituuksien. ARIMA - menetelmät O mahdollistaa malleja, jotka sisältävät sekä autoregressiivisen että liikkuvan keskimääräisen parametrin yhdessä Näitä malleja kutsutaan usein sekamuotoiksi Vaikka tämä tekee monimutkaisemmasta ennustustyökalusta, rakenne voi todellakin simuloida sarjaa paremmin ja tuottaa tarkemman ennusteen Pure-mallit Että rakenteen muodostavat vain AR - tai MA-parametrit - ei molempia. Tämän lähestymistavan avulla kehitettyjä malleja kutsutaan tavallisesti ARIMA-malleiksi, koska ne käyttävät autoregressiivisen AR: n yhdistelmää I integraation I - viitataan erilaistumisen käänteiseen prosessiin ennusteiden tuottamiseksi, Ja liikkuvat keskimääräiset MA-operaatiot ARIMA-mallin tavallisesti ilmaistaan ARIMA p, d, q Tämä edustaa autoregressiivisten komponenttien p järjestystä, eri operaattoreiden d lukumäärää ja liikkuvan keskiarvon suurinta järjestystä. Esimerkiksi ARIMA 2, 1,1 tarkoittaa, että sinulla on toisen kertaluvun autoregressiivinen malli, jossa on ensimmäisen kertaluvun liukuva keskimääräinen komponentti, jonka sarja on erotettu toisistaan E, joka kannustaa stabiiliuteen. Oikean spesifikaation tekeminen. Klassisen Box-Jenkinsin tärkein ongelma on yrittää päättää, mitä ARIMA-spesifikaatiota käytetään - kuinka monta AR - ja / tai MA-parametria sisällytetään. Tämä on mitä paljon Box-Jenkingsa 1976 oli omistettu Tunnistusprosessi Se riippui näyteautokorrelaation ja osittaisten autokorrelaatiofunktioiden graafisesta ja numeerisesta arvioinnista. Perusmalleilleen tehtävä ei ole liian vaikea Jokaisella on autokorrelaatiotoiminnot, jotka näyttävät tiettyä tapaa Mutta kun nouset monimutkaisuuteen , Kuvioita ei ole helppo havaita. Jos asioita vaikeutetaan, tietosi ovat vain näyte taustalla olevasta prosessista. Tämä tarkoittaa, että näytteenottovirheet ylittävät, mittausvirheet jne. Voivat vääristää teoreettista tunnistusprosessia. Siksi perinteinen ARIMA-mallinnus on taidetta Pikemminkin kuin tiedettä. Mitä ovat suhteet ja erot aikasarjojen välillä ja regressiota. Malleihin ja oletuksiin on oikein, että Regressiomallit olettavat riippumattomuuden tulomuuttujien eri arvojen lähtömuuttujien välillä, kun taas aikasarjamalli ei t Mitkä ovat muutamia muita eroja. On useita lähestymistapoja aikasarjan analyysiin, mutta kaksi tunnetuinta ovat regressiomenetelmä ja Box-Jenkins 1976 tai ARIMA AutoRegressive Integrated Moving Average - menetelmä Tässä asiakirjassa esitellään regressiomenetelmä, jonka mielestä regressiomenetelmä on paljon parempi kuin ARIMA kolmesta tärkeästä syystä. En ymmärrä, mitä aikasarjojen regressiomenetelmä on verkkosivustolla, ja Miten se eroaa Box-Jenkinsista tai ARIMA-menetelmästä Arvostan, jos joku voi antaa joitakin näkemyksiä näistä kysymyksistä. Kiitos ja terveisin. Olen todella sitä mieltä, että tämä on hyvä kysymys ja ansaitsee vastauksen Lähetetty linkki on psykologin kirjoittama, joka on Väittäen, että jokin kotimuotomenetelmä on parempi tapa tehdä aikasarja-analyysiä kuin Box-Jenkins Toivon, että yritys vastaukseksi kannustaa muita, Jotka tuntevat paremmin ajoitussarjaa, voivat olla mukana. Hänen esittelystään näyttää siltä, että Darlington puolustaa lähestymistapaa, jonka mukaan vain AR-mallin asentaminen vähiten neliöille. Jos haluat asentaa mallin, niin zt alfa1 z cdots alphak z varepsilont Ajan sarjalle zt, voit vain regressoida sarjan zt sarjassa viiveellä 1, viiveellä 2 ja niin edelleen viiveellä k käyttäen tavallista useampaa regressiota Tämä on varmasti sallittua R: ssä, se on jopa vaihtoehto Ar-toiminto testasin sen, ja se pyrkii antamaan samankaltaisia vastauksia oletusmenetelmään AR-mallin asentamiseksi R: hen. Se myös kannattaa regressiivistä zt: tä sellaisilla asioilla kuin t tai t voimat etsiä trendejä uudelleen, tämä on aivan hienoa. Aikasarjojen kirjat käsittelevät tätä, esimerkiksi Shumway-Stoffer ja Cowpertwait-Metcalfe Tyypillisesti aikasarja-analyysi voi edetä seuraavilla linjoilla, kun havaitset trendin, poista se ja sopi malliksi jäännöksiin. Mutta näyttää siltä, että hän on myös Kannattaakin liiallista asennusta ja sitten käyttää t Hän vähentää keskimääräistä neliömäistä virhettä sovitetun sarjan ja tietojen välillä todisteena siitä, että hänen menetelmänsä on parempi. Esimerkiksi tunnen, että korrelaatiot ovat vanhentuneita. Heidän ensisijainen tarkoitus oli antaa työntekijöille mahdollisuus arvata, mitkä mallit sopivat parhaiten datan Nopeus nykyaikaisten tietokoneiden avulla ainakin regressiossa, ellei aikasarjan mallin sovittamisessa, sallii työntekijän yksinkertaisen sovituksen useisiin malleihin ja näkee täsmälleen kuinka kukin sopii mitattuna keskimääräisellä neliövirheellä. Salkun pääomituksen ongelma ei ole merkityksellinen tässä valinnassa , Koska molemmat menetelmät ovat yhtä alttiita tästä ongelmasta. Tämä ei ole hyvä idea, koska mallin testin pitäisi olla kuinka hyvin se voi ennustaa, eikä kuinka hyvin se sopii olemassa oleviin tietoihin. Kolmessa esimerkissäan hän käyttää säädettyä Root mean-squared error hänen kriteerinsä laadun sovitusta Tietenkin, yli sovitus malli tulee tekemään virheen näytteen virhe pienempi, joten hänen väitteensä, että hänen mallinsa ovat parempia, koska heillä on pienempi RMSE on Väärin. Pähkinänkuoressa, koska hän käyttää vääriä kriteerejä arvioidakseen mallin hyvää, hän päätyy vääriin johtopäätöksiin regressiosta ARIMA vastaan, että jos hän olisi testannut mallien ennakoivaa kykyä, ARIMA: lla olisi ollut Tule ulos. Ehkä joku voi kokeilla sitä, jos hänellä on pääsy tähän kirjattuihin kirjoihin. Lisätarvikkeita enemmän regressioideasta saatat haluta tarkistaa aikaisempia aikasarjoja sisältäviä kirjoja, jotka on kirjoitettu ennen kuin ARIMA on tullut suosituin Esimerkiksi Kendall, Time Series 1973, luku 11 sisältää tämän luvun koko luvun ja vertailut ARIMA . Sikäli kuin voin kertoa, että kirjailija ei ole koskaan kuvannut kotimuotomenetelmää vertaisarvioidussa julkaisussa ja viittaukset tilastolliseen kirjallisuuteen ja siitä tulevat viittaavat minimaalisiin ja hänen metodologisiin aiheisiin liittyvät tärkeimmät julkaisut ovat peräisin 70-luvulta. Tarkkaan ottaen yksikään tästä Todistaa kaiken mutta ilman tarpeeksi aikaa tai asiantuntemusta arvioimaan vaatimuksia itse, olisin erittäin haluton käyttää mitään Gala Juli 18 13 klo 11 31.Autoregressive integroitu liikkuvat keskiarvo - ARIMA. DEFINITION Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA. A tilastollinen Analyysimalli, joka käyttää aikasarjatietoja ennustamaan tulevia trendejä Se on regressioanalyysin muoto, joka pyrkii ennakoimaan tulevia liikkeitä näennäisen satunnaisen kävelyn pitkin Varastot ja rahoitusmarkkinat tarkastelemalla sarjojen arvojen välisiä eroja käytettyjen todellisten arvojen käyttämisen sijasta Eriytetyn sarjan viivoja kutsutaan autoregressiiviksi ja ennustetuista tiedoista viitataan viivästyneenä keskiarvona. BREAKING DOWN Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA. Tätä mallityyppiä kutsutaan yleisesti ARIMA p: ksi, d, q: ksi, joiden kokonaislukuihin viitataan datajoukon autoregressiivisiin integroituihin ja liikkuviin keskimääräisiin osiin. ARIMA-mallinnus voi ottaa huomioon trendit, kausivaihtelut, virheet ja muut - stationaariset näkökohdat datasarjassa ennusteita tehdessä.
No comments:
Post a Comment