이것은 Box-Jenkins MA 모델에 대한 기본적인 질문입니다. 이해할 수 있듯이, MA 모델은 기본적으로 이전 오류 기간 et에 대한 시계열 값 Y의 선형 회귀입니다. 즉, 관측 Y가 이전 값 YY에 대해 먼저 회귀되고 하나 이상의 Y-hat 값이 MA 모델의 오차항으로 사용됩니다. 그러나 ARIMA 0, 0, 2 모델에서 계산 된 오차 항은 어떻게됩니까? MA 모델이 자동 회귀 부분없이 사용되므로 예상 값이없는 경우 어떻게 오류 기간을 가질 수 있을까요? 4 월 7 일 12시 12 분 48.MA 모델 견적. 우리는 100 개의 시점을 가진 시리즈를 가정하고 MA 1 모델이 절편을 갖지 않는 것이 특징이라고 말합니다. . Box et al Time Series Analysis Forecasting and Control 3 판 228 페이지는 오차항을 계산할 것을 제안하고있다. t 1에 대한 오차 항은 다음과 같다. 이제 우리는 theta의 값을 모른 채 이것을 계산할 수 없다. 그래서 이것을 얻기 위해서 우리는 모형의 초기 또는 예비 추정을 계산할 필요가있다. Box et al MA q 과정의 첫 q 자기 상관은 0이 아니며 모형의 매개 변수로 쓰여질 수 있음을 보여주었습니다. theta 1, theta 2, cdots, thetaq에 대한 위의 표현은 q unknown에 대한 q 방정식을 제공한다. theta s의 예비 추정은 다음과 같이 추정치를 대체함으로써 얻을 수있다. r k 위의 방정식에서 rhok에 대해. 그 rk는 추정 된 자기 상관입니다. 제 6 장에서 더 많은 논의가 있습니다. 3 - 매개 변수에 대한 초기 견적은 여기에서 읽어주십시오. 초기 견적을 0으로 추정한다고 가정하십시오. 5 그런 다음, varepsilon y 0 5 varepsilon 이제 다른 문제는 없습니다. t가 1에서 시작하여 varepsilon0에 대한 가치가 있기 때문에 우리는 varepsilon1을 계산할 수 없습니다. 운 좋게도 두 가지 방법이 있습니다. 조건부 가능성. 무조건적인 가능성. 상자 7에 따르면 1 7 3 227 페이지 varepsilon0의 값을 대체 할 수 있습니다 n이 보통이거나 큰 경우 근사치로 제로로, 이 방법은 조건부 가능성입니다. 그렇지 않으면 varepsilon0의 값이 역방향 예측에 의해 얻어지는 무조건 부울 가능성이 사용됩니다. Box 등은이 방법을 권장합니다. 섹션의 역 예측에 대해 자세히 알아보십시오. 7 1 4 페이지 231. 초기 견적과 varepsilon0의 값을 얻은 다음, 마침내 오류 기간의 재귀 계산을 진행할 수 있습니다. 마지막 단계는 다음과 같습니다. MA 모델이 매개 변수에 대해 비선형이기 때문에 매개 변수 theta를 추정 할 때 비선형 추정 절차, 특히 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 사용합니다. 이 질문에는 이미 여기서 ARIMA 0,0,1 모델에 대해, R은 방정식을 따른다는 것을 이해합니다. 내가 틀렸다고 정정 해주세요. 나는 t-1이 마지막의 잔차와 같다고 가정합니다. 관측하지만 어떻게 계산 되는가? 예를 들어, 여기에 샘플 데이터 526 658 624 611의 첫 번째 네 가지 관측치가 있습니다. 이들은 아리마 0,0,1 모델이 절편 246 1848 ma1 0 9893을 준 매개 변수입니다. 그리고 첫 번째 값은 R 모델을 사용한 피팅은 327 0773입니다. 제가 사용한 두 번째 값은 어떻게 되나요? 246 1848 0 9893 526-327 0773 442 979. 그러나 R로 주어진 두 번째 맞는 값은 434 7928입니다. 차이는 et term 때문이라고 가정합니다. 하지만 et term을 계산하는 법을 모르겠습니다. 7 월 28 일 14시 16 분 12. duplicate by duplicate Glenb Nick Stauner whuber Jul 29 14 at 1 24.이 질문은 전에 질문을 받았으며 이미 답변을 가지고 있습니다. 만약 당신의 질문에 대한 답변이 충분하지 않다면, 새로운 질문을하십시오. 당신은 한 단계 예측으로 혁신 알고리즘 Brockwell과 Davis의 예제 5,5 2를 인터넷에서 다운로 드할 수 있습니다. 이 슬라이드를 찾았습니다. 관측 된 값과 잔차의 차이로 피팅 된 값을 얻는 것이 훨씬 쉽습니다. 이 경우, 질문이 귀결됩니다 이 일련의 과정을 MA 1 과정으로 만들어 보자. 잔차 인 모자 t는 반복적 인 필터로 얻어 질 수있다. 예를 들어, 시점 140에서의 잔차를 t 140에서 관찰 된 값으로 얻을 수있다. 추정 된 평균 빼기 - 이전 잔차 t 139. 함수 필터를 사용하여 이러한 계산을 수행 할 수 있습니다. 결과가 잔차에 의해 반환 된 잔차에 매우 근접한 것을 볼 수 있습니다. siduals는 내가 생략했을 수도 초기화로 인해 가능성이 가장 높습니다. 적합 값은 잔여 값을 뺀 실제 값에서 관측 값입니다. 실제로 잔차 함수를 사용해야합니다. 그러나 위에서 사용한 재귀 방정식을 시도 할 수있는 교육적 목적으로 사용해야합니다. 위의 그림과 같이 손으로 몇 가지 예제를 시작하여 함수 필터의 문서를 읽고이를 사용하여 계산을 비교하는 것이 좋습니다. 잔차 및 피팅 값 계산에 관련된 작업을 이해하면 더 실질적인 기능 잔해 및 지식의 지식이있는 사용. 이 게시물에 귀하의 질문과 관련된 다른 정보를 찾을 수 있습니다. 자동 회귀 적 통합 이동 평균 - ARIMA. DEFINITION 자동 회귀 통합 이동 평균 - ARIMA. A 시계열을 사용하는 통계 분석 모델 미래의 추세를 예측하는 데이터 회귀 분석의 한 형태로, 미래의 움직임을 예측하기 위해 실제 데이터 값을 사용하는 대신 시리즈의 값 간 차이를 조사하여 주식 및 금융 시장에서 무작위로 걷습니다. 차이 시리즈의 지연을 자동 회귀 분석이라고하며 예측 데이터 내에서의 지연은 이동 평균이라고합니다. 파산 Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA. 이 모델 유형은 일반적으로 데이터 집합의 자동 회귀 통합 및 이동 평균 부분을 참조하는 정수와 함께 ARIMA p, d, q로 불리며, ARIMA 모델링은 추세, 계절성주기 , 예측을 할 때 데이터 세트의 오류 및 비정상적인 측면.
No comments:
Post a Comment