МА (Процесс скользящей средней

Процессы скользящего среднего (МА)  [c.81]

В процессе скользящего среднего (МА), временной ряд - результат скользящего среднего ненаблюдаемого временного ряда  [c.84]


Процесс скользящего среднего (МА). Стационарный стохастический процесс, где наблюдаемый временной ряд есть результат скользящего среднего ненаблюдаемого случайного временного ряда. МА(ц)-процесс представляет собой q-периодное скользящее среднее.  [c.289]

Зная повеление коэффициента автокорреляции и частного коэффициента автокорреляции, можно попытаться определить, содержит ли ряд элемент скользящей средней. Если ряд скорее МА чем AR, то автокорреляция не будет показывать порядок МА-процесса. Хотя, если значение частных коэффициентов автокорреляции падает по экспоненте, а не опускается резко до нуля, то можно предположить, что ряд содержит процесс скользящей средней, а не AR.  [c.331]

Модели скользящего среднего (МА) представляют стационарный процесс в виде линейной комбинации последовательных значений белого шума . Такие модели оказываются полезными как в качестве самостоятельных описаний стационарных процессов, так и в качестве дополнения к моделям авторегрессии для более детального описания шумовой составляющей.  [c.105]


Представление процесса типа МА в виде процесса авторегрессии неэкономично с точки зрения его параметризации. Аналогично процесс AR не может быть экономично представлен с помощью модели скользящего среднего. Поэтому для получения экономичной параметризации иногда бывает целесообразно включить в модель как члены, описывающие авторегрессию, так и члены, моделирующие остаток в виде скользящего среднего. Такие линейные процессы имеют вид  [c.45]

Авторегрессионный процесс скользящего среднего (ARMA). Стационарный стохастический процесс, который может быть смешанной моделью процессов AR и МА. Процесс ARMA(p,q)o6beflHHfler процесс AR(q) и процесс MA(q).  [c.284]

Таким образом, в отличие от детрендирования, операция дифференцирования приводит к стационарному ряду в обоих случаях. Однако в результате дифференцирования первого ряда получается процесс скользящего среднего, который не является обратимым. И это имеет некоторые нежелательные последствия при подборе модели по статистическим данным и использовании подобранной модели для целей прогнозирования будущих значений ряда. (См., например, [Hamilton (1994), главы 4 и 5].) В случае необратимости МА-составляющей продифференцированного ряда становится невозможным использование обычных алгоритмов идентификации модели, оценивания модели и диагностики оцененной модели, рассмотренных ранее в главе 3.  [c.105]

Модели этого типа называются смешанными моделями и обычно обозначаются как ARMA (p,q) модели, р - число авторегрессионных членов, a q представляет число членов скользящего среднего то есть процесс ARMA(2,0) - то же самое, что и процесс AR(2), потому что он не имеет членов скользящего среднего. Процесс ARMA (0,2) - то же самое, что и процесс МА (2), потому что он не имеет авторегрессионных членов.  [c.85]

Хоскинг описал процесс ARFIMA (ОД1) как "скользящее среднее первого порядка частично отличного белого шума". Параметр МА, 9, используется таким образом, что 9 < 1 снова, d < 0,50 для стационарности и обратимости. Процесс ARFIMA (0,d,l) определяется как  [c.187]


Поскольку ARIMA включает в себя авторегрессионные процессы, модели скользящей средней и интегрирование, то многие динамические процессы можно рассматривать как ARIMA-процессы. Мы уже отметили, что данные могут иметь авторегрессионный компонент (AR). Ряд может обладать определенной степенью интегрирования 7(1), ДО) и даже 7(2). В случае 7(1) и 7(2) нужно единожды или дважды рассчитать разности, чтобы получить стационарный ряд. Наконец, может присутствовать компонент скользящей средней (МА).  [c.325]

Фильтр Баттеруорта для высоких частот подобен осциллятору, основанному на разности скользящих средних (например, X— МА(Х), где X— входящий сигнал, а МА(Х) — его скользящее среднее). Оба процесса обеспечивают ослабление низкочастотных сигналов (например, трендов), пропуская высокочастотный сигнал без изменений. Фильтр Баттеруорта обеспечивает более сильное сглаживание, чем осциллятор скользящего  [c.232]

Средние скользящие указывают на 60-мин. графике намечающийся рост курса акций Amazon после сильного падения. Этот гибкий инструмент технического анализа предоставляет неразрывную обратную связь с относительным моментом во многих временных рамках. Обратите внимание, как глубоко проникают ценовые бары в полосы средних скользящих и в те ценовые модели, которые рисует цена в процессе своего движения. Понаблюдайте, каким образом ценовой бар AMZN продвигаясь вверх, достигает границ одного важного МА, а затем, опускаясь, тестирует предыдущие low.  [c.100]

Смотреть страницы где упоминается термин МА (Процесс скользящей средней

: [c.284]    [c.327]    [c.106]    [c.200]    [c.328]    [c.188]