ARMAX Modeling. ARMAX on periaatteessa lineaarinen regressiomalli, joka käyttää ARMA i - tyyppimallia jäännöksille Tulon aikasarjan ja eksogeenisten muuttujien täytyy olla joko kiinteitä tai integroituneita. ARMAX Model Wizard NumXL: ssä automatisoi mallinrakentamisvaiheet, jotka indeksoivat alkuparametrit , Parametrien validointi, sopivuuden testauksen hyvyys ja diagnoosin jäännökset. Voit käyttää tätä toimintoa valitsemalla tyhjän solun työarkista ja valitsemalla sen ARMAX-kuvakkeen työkaluriviltä tai valikkokohdasta. NumXL ARMAX Model Wizard ponnahtaa esiin. Tuotos on asetettu viittaamaan aktiiviset solut teidän laskentataulukko Seuraava, valitse tai osoita solujen alue, jossa voit tallentaa tuloihin riippuvainen tietojen näyte ja eksogeeniset selittävät riippumattomat muuttujat teidän worksheet. Once valitset syöttötiedot, malli ja asetukset Välilehdet ovat käytössä. Napsauta nyt Malli-välilehteä. ARMAX: lle pidämme kausiluonteisen valintaruudun valittuna ja asetamme ei-kausittaisen integraation järjestyksen nollaksi oletusasetukseksi. Valitse t Hän vastaa automaattisen regressiivisen AR-komponenttimallin vastaavaan järjestykseen ja liikkuvan keskiarvon komponenttimallin järjestykseen. Napsauta sitten Options-välilehteä. Tällä välilehdellä voimme ohjata ohjatun mallin luomalla hyvää sovitusta ja jäljellä olevaa diagnoositaulua Voimme myös määrittää, kuinka se alustetaan mallin s parametrien arvot joko joko nopeasti arvaamalla tai kalibroitujen optimaalisten arvojen avulla. Huomaa Oletusarvon mukaan ohjatun mallin avulla saadaan nopeasti arvaamaan mallin s parametrien arvot, mutta käyttäjä voi Valitaan tuottamaan kalibroituja arvoja mallin s kertoimille. ARMAX-mallinnustoiminto antaa lopputuloksen valittujen mallin s parametrien ja valittujen testien laskutoimitukset työarkin nimetyssä sijainnissa. ARMAX ohjattu toiminto lisää Excel-tyyppisiä kommentteja punaisiin nuoletyyppeihin Merkittyjen solujen kuvaamaan niitä. Automaattisesti liikkuvan keskimääräisen mallin. Aikasarjan tilastollisessa analyysissä autoregressiivinen liikkuvan keskiarvon ARMA-malleissa saadaan ominainen kuvaus Heikosti stationaarinen stokastinen prosessi kahden polynomin, yksi automaattisen regressioon ja toinen liikkuvan keskiarvon osalta Yleinen ARMA-malli kuvataan Peter Whittle - hypoteesin testauksessa vuonna 1951 tehdyssä tutkielmassa aikasarja-analyysissä ja se julkaistiin vuoden 1971 kirjassa George EP Box ja Gwilym Jenkins. Datan aikasarja X t ARMA-malli on työkalu ymmärryksen ymmärtämisessä ja ehkä tulevaisuuden arvoissa tässä mallissa. Mallissa on kaksi osaa, autoregressiivinen AR-osa ja liukuva keskiarvo MA Osa Mallia kutsutaan yleensä ARMA p, q - malliksi, jossa p on autoregressiivisen osan järjestys ja q on alla määritetyn liukuvan keskiosan järjestys. Autoregressiivinen malli. Merkintä AR p viittaa autoregressiiviseen malliin Järjestyksessä p AR p-malli on kirjoitettu. Matta Xt c summa p varphii x varepsilont, math. where matematiikka varphi1, ldots, varphip math ovat parametreja matematiikka c matematiikka on vakio ja satunnaismuuttu matematiikka matriisi varepsilont math On valkoista kohinaa. Parametrien arvot ovat välttämättömiä, jotta malli pysyy paikallaan. Esimerkiksi prosessit AR 1 - mallissa, jossa 1 1, eivät ole stationaarisia. Keskimääräinen keskiarvo. Merkintä MA q tarkoittaa liukuvaa keskiarvoa Mallin malli q. math Xt mu varepsilont summa q thetai varepsilon, math. where 1 q ovat mallin parametreja, on odotus matematiikan Xt matemasta, jota usein oletetaan olevan 0 ja matematiikan varepsilont math, math varepsilon math ovat Uudelleenmerkki ARMA pq viittaa malliin, jossa p autoregressiiviset termit ja q liikkuvat keskimääräiset termit Tämä malli sisältää AR p: n ja MA q: n mallit. Matta Xt c varepsilont summa p varphii X summa q thetai varepsilon, math . Yleinen ARMA-malli kuvataan Peter Whittlein 1951 tutkielmassa, joka käytti Matemaattisen analyysin Laurent-sarjaa ja Fourier-analyysiä ja tilastollista päättelyä. 1 2 ARMA - mallit julkaistiin George EP Boxin ja Jenkinsin vuonna 1971 julkaisemassa kirjassa, Jenkinsin menetelmä valintaan ja arvioimiseen Tämä menetelmä oli hyödyllinen matalan järjestyksen polynomeille, joiden aste on kolme tai vähemmän. 3. Huomaa virheistä. Virheen käsitteet matematiikan varepsilont-matematiikan oletetaan olevan riippumattomia, identtisesti jaettuja satunnaismuuttujia, jotka on otettu näytteestä Normaali jakauma nollan keskiarvolla matriisi varepsilont math. N 0, 2 jossa 2 on varianssi Nämä oletukset voivat heikentyä, mutta näin muutetaan mallin ominaisuuksia. Erityisesti iid-olettamuksen muutos tekisi melko perustavanlaatuisen eron. Määritelmät myöhästyneen operaattorin osalta. Joissakin teksteissä malleja määritellään viiveenkäyttäjän L suhteen. Näissä ehdoissa AR p - malli annetaan seuraavasta taulukosta: varepsilont left 1 - summa p varphii L i oikea Xt varphi L Xt, Math. where math varphi math edustaa polynomialimaa matematiikkaa L 1 - summa p varphii L, matematiikka ja matematiikka L matematiikka, joka osoittaa siirtymäparametrin matematiikan L d Xt X matematiikan. MA q - malli on annettu matematiikan Xt jäljellä 1 Summa q thetai L i oikea varepsilont theta L varepsilont, math. where edustaa polynomium matta theta L 1 summa q thetai L i, math. Finally, yhdistetty ARMA pq malli annetaan matematiikan vasemmalla 1 - summa p varphii L i Oikea Xt vasen 1 summa q thetai L i oikea varepsilont math. or more concisely. math varphi L Xt theta L varepsilont, matematiikka frac Xt varepsilont math. Alternative notation. Some tekijät, mukaan lukien Box Jenkins Reinsel käyttää eri yleissopimusta autoregression Kertoimet 4 Tämä mahdollistaa kaikki lag-operaattorin mukana tulevat polynomit näyttämään samankaltaisessa muodossa koko ajan Näin ARMA-malli kirjoitettaisiin seuraavasti: matematiikka vasen 1 summa p phii L i oikea Xt vasen 1 summa q thetai L i oikea varepsilont math. Moreover, Jos asetamme matematiikan phi0 theta0 1 matematiikan, saamme vieläkin tyylikkäämmäksi muotoilun matemaattisen summan p phii L i Xt summa q thetai L i varepsilont math. Fitting mallit. ARMA-malleja voi yleensä p: n ja q: n valinnan jälkeen asentaa Pienin neliöiden regressiota parametrien arvojen löytämiseksi Eetterit, jotka minimoivat virheen. Yleisesti pidetään hyvänä käytäntönä löytää p: n ja q: n pienimmät arvot, jotka antavat hyväksyttävän sopivan dataan. Puhtaalle AR-mallille voidaan käyttää Yule-Walkerin yhtälöitä sopivien arvojen aikaansaamiseksi. P: stä ja q: sta ARMA p: n q-mallissa voidaan helpottaa piirtäen osittaiset autokorrelaatiofunktion p: n estimaattiin ja samalla käyttämällä autokorrelaatiofunktioita q: n arvioon. Muita tietoja voidaan kerätä tarkastelemalla samoja funktioita Malli, jossa on p: n ja q: n alkupäätös. Brockwell ja Davis suosittelevat AICc: n käyttöä p: n ja q: n löytämiseen. 5.Tulokset tilastopaketeissa. R arima-funktio vakiomuotoisissa pakettitilastoissa on dokumentoitu ARIMA-mallinnuksessa. Kuten tseries-paketti sisältää armafunktion, joka on dokumentoitu Fit ARMA - malleissa aikasarjoihin fracdiff-paketti sisältää fracdiff fo R osittain integroituja ARMA-prosesseja jne. CRAN-tehtävänäkymä aikasarjassa sisältää linkit useimpiin näihin. Mathematalla on täydellinen kirjasto aikasarjan toiminnoista, mukaan lukien ARMA 6.MATLAB sisältää toimintoja, kuten arma ja ar, AR: n, ARX: n autoregressiivisen eksogeenisen, Ja ARMAX-mallit Katso lisätietoja System Identification Toolbox - ja Econometrics Toolbox - ohjelmistosta. Statsmodels Python-moduuli sisältää useita malleja ja toimintoja aikasarja-analyysiin, mukaan lukien ARMA Aiemmin osa Scikit-oppia se on nyt itsenäinen ja integroitu hyvin Pandaksen kanssa Katso tästä lisätietoja Yksityiskohdat. IMSL Numeeriset kirjastot ovat numeeristen analyysitoimintojen kirjastoja, mukaan lukien ARMA - ja ARIMA-menettelyt, jotka toteutetaan tavallisissa ohjelmointikieleissä kuten C, Java, C ja Fortran. gretl voivat myös arvioida ARMA-mallia, katso täällä, missä se mainitaan. GNU Octave voi arvioida AR-malleja Käyttämällä lisäpaketin oktave-forge-toimintoja. Stata sisältää arima-toiminnon, joka voi arvioida ARMA - ja ARIMA-moodin Ls Katso lisätietoja tästä. SuanShu on numeeristen menetelmien Java-kirjasto, mukaan lukien kattavat tilastopaketit, joissa yksiarvoinen monimuotoinen ARMA-, ARIMA-, ARMAX - jne. Malleja toteutetaan objekti-suuntautuneessa lähestymistavassa Nämä toteutukset on dokumentoitu SuanShu-ohjelmassa, Java Numeerinen ja tilastollinen kirjasto. SAS: lla on ekonometrinen paketti, ETS, joka arvioi ARIMA-malleja Katso lisätietoja tästä. ARMA on tarkoituksenmukainen, kun järjestelmä on toiminto sarjasta havaitsemattomia iskuja, joita tarvitaan MA-osaan liittyvä selvennys sekä oma käyttäytyminen. Esimerkiksi osakekurssit saattavat järkyttää perustavaa laatua olevia tietoja sekä osoittaa markkinatoimijoilta johtuvia teknisiä kehityskulkuja ja keskimääräisiä kääntövaikutuksia. X t: n riippuvuus aikaisemmista arvoista ja virheen termeistä t oletetaan olevan lineaarinen, ellei toisin mainita. Jos riippuvuus On epälineaarinen, mallia kutsutaan erityisesti epälineaariseksi liikkuvaksi keskimääräiseksi NMA: ksi, epälineaariseksi autoregressiiviseksi NAR: ksi tai epälineaariseksi autoregressiiviseksi liikkuvaksi keskiarvoksi E NARMA-mallia. Autoregressiiviset liikkuvan keskiarvomallit voidaan yleistää muilla tavoin Katso myös autoregressiiviset ehdolliset heteroskedastisuus ARCH-mallit ja autoregressiiviset integroidut liukuva keskiarvo ARIMA-mallit Jos useita aikasarjoja on tarkoitus asentaa, voidaan käyttää vektoria ARIMA - tai VARIMA-mallia Jos aika - sarjat osoittavat pitkää muistiota ja sitten murto-osa ARIMA FARIMA, jota joskus kutsutaan ARFIMA-mallinnukseksi, voi olla sopiva katso Autoregressive-fraktioitunut integroitu liukuva keskiarvo. Jos tietoja pidetään kausivaihteluina, se voidaan mallintaa SARIMA-kausiluonteisella ARIMA-mallilla tai jaksollisella ARMA-mallilla. Toinen yleistyminen on multiscale autoregressiivinen MAR-malli A MAR - malli indeksoidaan puun solmuilla, kun taas standardi diskreetti aika autoregressiivinen malli indeksoidaan kokonaislukuina. Huomaa, että ARMA-malli on yksivariate malli. Laajennukset monivariate-tapauksessa ovat Vector Autoregression VAR ja Vector Autoregression Moving-Keskimäärin VARMA. Autoregressive moving average Malli, jossa on eksogeeniset panosmallit ARMAX-malli. Merkintä ARMAX pqb viittaa malliin, jossa p autoregressiiviset termit, q liukuvat keskimääräiset termit ja b eksogeeniset panos-termit Tämä malli sisältää AR p: n ja MA q: n malleja ja lineaarisen yhdistelmän viimeisten b-termien Tunnetun ja ulkoisen aikasarjan matematiikan dt matematiikka Se on annettu matematiikan Xt varepsilont summa p varphii X summa q thetai varepsilon summa b etai d, math. where math eta1, ldots, etab matematiikka ovat parametreja exogenous input math dt matematiikka. Jotkin eksogeenisten muuttujien malleista on määritelty joitain epälineaarisia muunnelmia, katso esim. Epälineaarinen autoregressiivinen eksogeeninen malli. Satatistiset paketit toteuttavat ARMAX-mallin käyttämällä eksogeenisia tai riippumattomia muuttujia Huomioitavaa on näiden pakettien tuloksen tulkinnassa, koska arvioidut parametrit Yleensä esimerkiksi R7: ssä ja gretlissä viitataan regressiumiin. Matta Xt - mt varepsilont summa p varphii X - m summa q thetai varepsilon, math. where mt sisältää kaikki eksogeenit Nous tai itsenäiset muuttujat. Matti mt c sum b etai d, math. Tämä artikkeli sisältää luettelon viitteistä, mutta sen lähteet ovat epäselviä, koska niillä ei ole riittäviä inline-viitteitä. Ole hyvä ja paranna tätä artikkelia lisäämällä tarkempia viitteitä. Elokuu 2010. Hannan, Edward James 1970 Useita aikasarjoja Wiley-sarja todennäköisyys - ja matemaattisissa tilastoissa New York John Wiley and Sons. Whittle, P 1951 Hypothesis Testaus aikasarja-analyysissä Almquist ja Wicksell Whittle, P 1963 Ennustaminen ja säätely Englanti yliopistot Lehdet ISBN 0-8166-1147-5 Replied as Whittle, P 1983 Ennustaminen ja säätely lineaarisilla vähiten neliöillä Metso University of Minnesota Press ISBN 0-8166-1148-3. Hannan Deistler 1988 p 227 Hannan, E J Deistler, Manfred 1988 Tilastollinen teoria lineaarisista järjestelmistä Wiley-sarja todennäköisyys - ja matemaattisissa tilastoissa New York John Wiley and Sons. Box, George Jenkins, Gwilym M Reinsel, Gregory C 1994 Aikasarjan analyysiennuste ja ohjaus Kolmannen edellisen Prentice Hallin ISBN-tunnus 0130607746. Brockwell, PJ Davis, RA 2009 Aikasarjojen teoria ja menetelmät 2. laitos New York Springer p 273 ISBN 9781441903198. Aikasarjat Ominaisuuksia Mathematica. ARIMA-mallintaminen Time Series R - dokumentaatiosta. Lisää lukemista. Mills, Terence C 1990 Time Series - tekniikat taloustieteilijöille New York Cambridge University Press ISBN 0521343399.Percival, Donald B Walden, Andrew T 1993 Spektrianalyysi fysikaalisille sovelluksille New York Cambridge University Press ISBN 052135532X. Autoregressiivinen liukuva keskimääräinen malli. Wikipediaista, vapaasta tietosanakirjasta. Tilastoissa ja signaalinkäsittelyssä autoregressiivinen liukuva keskimääräinen ARMA-malleja, joita kutsutaan joskus Box-Jenkins - malleiksi sen jälkeen, kun iteratiivinen Box-Jenkins - menetelmä on yleensä arvioitu niiden käyttämiseksi, käytetään tyypillisesti aikasarjatietoihin. Koska ARMA-malli on datan aikasarja, ARMA-malli on ymmärrys ja ehkä tulevaisuuden arvojen ennustaminen tässä sarjassa. Mallissa on kaksi osaa, autoregressiivinen AR-osa ja liukuva keskiarvo MA-osa. Kuten ARMA p, q malli, jossa p on autoregressiivisen osan järjestys ja q on liikkuva keskiosan järjestys, kuten määritellään D alla. Muokkaa autoregressiivinen malli. Notaatio AR p viittaa autoregressiivisen mallin järjestykseen p AR p - malli on kirjoitettu. Missä ovat mallin parametrit, c on vakio ja on valkoista kohinaa monien kirjoittajien yksinkertainen. Autoregressiivinen malli on oleellisesti kaikenapainen ääretön impulssivaste-suodatin, johon on lisätty tulkinta. Jotkin rajoitukset ovat tarpeen tämän mallin parametrien arvoilla, jotta malli pysyy paikallaan. Esimerkiksi AR 1 - mallin prosessit Kun 1 1 ei ole paikallaan. Muokkaa Siirrettävä keskimääräinen malli. Merkintä MA q viittaa liikkeen keskimääräiseen mallilukuun q. jossa 1 q ovat mallin parametrit ja taas ovat virheet Liikevän keskiarvomalli on oleellisesti äärellinen impulssivaste-suodatin Siihen on lisätty muuta tulkintaa. Muokkaa Autoregressive moving average model. The notaatio ARMA p q viittaa malliin, jossa p autoregressiiviset termit ja q liukuvat keskimääräiset termit Tämä malli sisältää AR p: n ja MA q: n malleja. Muokkaa Huomautus virheistä. Virheilmoitusten oletetaan yleensä olevan riippumattomia, identtisesti hajautettuja satunnaismuuttujia, jotka on otettu normaalijakaumasta nolla keskiarvolla. N 0, 2 jossa 2 on varianssi. Nämä oletukset voivat heikentyä, mutta näin muutetaan Mallin ominaisuudet Erityisesti iid-olettamuksen muuttaminen tekisi melko perustavanlaatuisen eron. Muokkaa erittelyä lag-operaattorina. Joissakin teksteissä malleja määritellään lag-operaattorin L suhteen. Näissä termeissä AR p - malli on annettu. where edustaa polynomiä. MA q - malli on annettu. where edustaa Lopuksi, yhdistetty ARMA pq - malli annetaan joko tarkemmin tai tarkemmin. Muokkaa Vaihtoehtoinen notaatio. Jotkut tekijät, mukaan lukien Box, Jenkins Reinsel 1994 käyttävät erilaista yleissopimusta autoregression kertoimille. Tämä mahdollistaa kaikki lag-operaattorin polynomien esiintymisen samankaltaisessa muodossa. Siten ARMA-malli kirjoitetaan nimellä. Muokkaa Asennusmalleja. ARMA-malleja voidaan yleensä valita p: n ja q: n valitsemisen jälkeen pienimmän neliösumman regressiolla parametrien arvojen löytämiseksi, jotka minimoivat virhetilan. Yleisesti pidetään hyvänä käytäntöä löytää pienimmät p: n ja q: n arvot, jotka Antaa tiedolle hyväksyttävän sopivuuden Puhtaalle AR-mallille Yule-Walkerin yhtälöitä voidaan käyttää sopivaksi. Edit Toteutukset tilastopaketeissa. Muokkaa Applications. ARMA on sopiva, kun järjestelmä on toiminto joukosta havaitsemattomia sokkeja MA osana selvennys tarvitaan sekä oman käyttäytymisen Esimerkiksi osakekurssien voi järkyttää perustavanlaatuisia tietoja sekä näyttävät teknisen trendin ja keskimääräinen kääntö Vaikutukset markkinatoimijoille. Muokkaa Generalizations. X t: n riippuvuus aikaisemmista arvoista ja virheen termien t oletetaan olevan lineaarisia, ellei toisin mainita. Jos riippuvuus on epälineaarinen, mallia kutsutaan erityisesti epälineaariseksi liikkuvaksi keskimääräiseksi NMA: ksi, ei-lineaariseksi autoregressiiviseksi NAR: ksi tai epälineaariseksi autoregressiiviseksi liikkuvalle keskiarvolle NARMA model. Autoregressive liukuva keskiarvo malleja voidaan yleistää muilla tavoilla Katso myös autoregressive ehdollinen heteroskedasticity ARCH malleja ja autoregressive integroitu liukuva keskiarvo ARIMA mallit Jos useita aikasarjoja on asennettava sitten vektori ARIMA tai VARIMA malli voidaan asentaa Jos aikasarja Että ARIMA FARIMA, jota joskus kutsutaan ARFIMA-mallinnukseksi, saattaa olla sopiva katso Autoregressive-fraktioitu integroitu liukuva keskiarvo. Jos tietojen uskotaan sisältävän kausivaihteluita, sitä voidaan mallintaa SARIMA-kausiluonteisella ARIMA - tai jaksollisella ARMA-mallilla. Toinen yleistys On multiscale autoregressive MAR malli A MAR - malli on Jotka ovat puun solmuissa, kun taas standardi diskreetti aika autoregressiivinen malli on indeksoitu kokonaislukujen avulla. Katso monikeskalisoittava autoregressiivinen malli referenssilistalle. Huomaa, että ARMA-malli on yksivariaattimalli. Monimuuttujatapauksen laajennukset ovat Vector Autoregression VAR ja Vector Autoregression Moving-Average VARMA. Muokkaa Autoregressiivinen liukuva keskimääräinen malli, jossa eksogeeniset panosmallit ARMAX-malli. Merkintä ARMAX pqb viittaa malliin, jossa p autoregressiiviset termit, q liukuvat keskimääräiset termit ja b eXogeeniset syötteen termit Tämä malli sisältää AR p: n ja MA q: n mallit ja lineaarisen yhdistelmän Viimeisen b-termit tunnetusta ja ulkoisesta aikasarjasta dt Se on annettu, missä ovat eksogeenisen tulon d t parametrit. Eräitä eksogeenisia muuttujia sisältävien mallien epälineaarisia muunnelmia on kuvattu esim. Ei-lineaarinen autoregressiivinen eksogeeninen malli. Muokkaa Katso myös. Muokkaa References. George Box Gwilym M Jenkins ja Gregory C Reinsel Time Series - analyysiennuste ja - ohjaus 3rd edition Prentice-Hall, 1994.Mills, Terence C. Time Series - tekniikat taloustieteilijöille Cambridge University Press, 1990.Percival, Donald B ja Andrew T Walden Spectral Analyysi fysikaalisille sovelluksille Cambridge University Press, 1993. Pandit, Sudhakar M ja Wu, Shien-Ming-aikasarja ja järjestelmäanalyysi sovelluksilla John Wiley Sons, Inc. 1983.
No comments:
Post a Comment