Процессы скользящего среднего

Отметим также следующее обстоятельство. Если остатки ряда модели подчинены процессу скользящей средней, уравнение с нормально распределенными ошибками будет содержать бесконечное число лагов переменной Y. Коэффициенты при них убывают в геометрической прогрессии, и можно ограничиться несколькими первыми членами. В этом случае метод максимального правдоподобия практически равносилен нелинейному методу наименьших квадратов.  [c.205]


MA (процесс скользящей средней)  [c.93]

Для того чтобы начать процесс скользящего среднего, необходимо иметь в запасе п — 1 прошлых значений наблюдений. Прогноз не может быть построен раньше, чем через п моментов времени.  [c.20]

Данным, включенным в процесс скользящего среднего, присваивается одинаковый вес, всем остальным данным присваивается нулевой вес. Вес отдельного наблюдения указывает на долю вклада его значения в значение среднего, и в случае скользящего среднего эта доля равна 1/п для наблюдений, входящих в среднее, и нулю для наблюдений, отсутствующих в нем. При этом более свежие данные имеют тот же вес, что и более старые, вместе с тем понятно, что свежие данные имеют более важное значение и поэтому должны иметь и больший вес, f  [c.20]

Процессы скользящего среднего (МА)  [c.81]

Процессы скользящего среднего  [c.84]

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


Наблюдаемый временной ряд С является результатом скользящего среднего ненаблюдаемого случайного временного ряда е. И снова благодаря процессу скользящего среднего существует линейная зависимость от прошлого и эффект кратковременной памяти. Однако, в отличие от процесса AR(1), случайный шок имеет только однопериодную память. На рисунке 5.7 показано, что это может, еще раз,  [c.84]

Авторегрессионный интегрированный процесс скользящего среднего  [c.284]

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]

Векторные авторегрессионные процессы и векторные процессы скользящей средней  [c.313]

Авторегрессионный процесс и процесс скользящей средней, который мы проанализируем в следующем параграфе, предполагают, что анализируемые данные являются стационарными. Интегрирование означает, какого порядка разности должны быть рассчитаны для того, чтобы получить стационарный временной  [c.321]

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]

Данным, включенным в процесс скользящего среднего, присваивается одинаковый вес. Вес отдельного наблюдения, входящего в скользящее среднее, равен —, и равен нулю для наблюдений, отсутствующих в нем. При этом более свежие данные имеют тот же вес, что и старые. Вместе с тем очевидно, что последние данные имеют более важное значение и поэтому должны иметь и больший вес. Для устранения этого недостатка существует процедура усреднения с разными весами (см. пример). Сумма весов должна быть равна единице для того, чтобы соответствующие величины были средними значениями.  [c.123]


Процессы скользящего среднего (МЛ)  [c.295]

Еще одной простой моделью порождения временного ряда является процесс скользящего среднего порядка q (MA( )). Согласно этой модели,  [c.23]

Спектр процесса скользящего среднего является обратным к спектру соответствующего процесса авторегрессии.  [c.45]

Общая тенденция выявляется либо методом аналитического выравнивания (по уравнению прямой или параболы второго порядка), либо способом скользящей средней. После определения общей тенденции отчетливо проступают сезонные колебания, возникающие в результате действия как постоянных, так и случайных факторов. В процессе сезонных колебаний общая тенденция ряда должна быть исключена простым вычитанием из эмпирических данных или отношением эмпирических данных к выравненным.  [c.319]

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]

Существуют различные методы прогнозирования, учитывающие характер протекания процессов и значения случайной величины временного ряда. Если вариация средних значений незначительна, для прогноза на короткие интервалы времени применяется метод скользящего среднего. Если поздние значения временного ряда имеют большую значимость для прогноза, а начальные значения — меньшую, применяется метод экспоненциального сглаживания.  [c.464]

Фильтрация данных — это процесс их преобразования с целью получения более удобного и наглядного вида для дальнейшей обработки. Можно выделить две категории — скользящие средние и осцилляторы.  [c.168]

В точке D, обе скользящие средние повернули вниз и вскоре после этого бумага резко упала. Затем процесс развернулся в обратную сторону, когда сильный подъем превысил обе средние, после достижения ими дна, сделавшего их плоскими (точки Е и F). В точке G обе средние повернули наверх, сигнализируя о необходимости покупки, причем это произошло немного раньше, чем появился традиционный сигнал покупки на прорыве (точка Н).  [c.77]

Постройте 20-дневную скользящую среднюю и повторите процесс наблюдения.  [c.33]

Чувствительность скользящего среднего обратно пропорвдо-нальна п — числу то ек, входящих в среднее, поэтому без изменения п чувствительность изменить невозможно, что иллюстрирует пример выбора начала процесса скользящего среднего.  [c.20]

Авторегрессионные интегрированные процессы скользящего среднего (ARIMA)  [c.81]

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]

Виды линейных стационарных моделей. Лаговый оператор. Характеристическое уравнение. Модели авторегрессии. Условия стационарности. Автокорреляционная функция и спектр процесса авторегрессии. Уравнения Юла-Уокера. Модели скользящего среднего. Условия обратимости. Автокорреляционная функция и спектр процесса скользящего среднего. Смешанные процессы авторегрессии - скользящего среднего. Интегрированные процессы. Оценивание моделей ARIMA.  [c.86]

Отсюда вытекает, что стационарный процесс ARMA(/ , g) всегда можно аппроксимировать процессом скользящего среднего достаточно высокого порядка, а при выполнении условия обратимости его можно также аппроксимировать процессом авторегрессии достаточно высокого порядка.  [c.27]

Это позволяет по графику PA F определять порядок процесса авторегрессии и отличать процесс авторегрессии от процессов скользящего среднего и ARMA(/ , q) с q  [c.33]

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]

Критерии, в которых за исходную (нулевую) гипотезу берется гипотеза TS, служат скорее для подтверждения результатов проверки DS-гипотезы. В этом случае вместо проверки гипотезы единичного корня у полинома a(z) проверяется гипотеза о наличии единичного корня z = 1 у уравнения Ъ (z) = О, где Ъ (L) - полином от оператора обратного сдвига L в представлении в виде процесса скользящего среднего A Xt = b (z)et ряда разностей AXt = Xt-Xt i исходного процесса Xt.  [c.120]

Построение скользящей средней на диаграмме "крестики-нолики" более сложный процесс, чем на обычном столбцовом графике. Поэтому скользящие средние редко использовались с этим типом диаграмм. При появлении программного обеспечения технического анализа в 1980-х и, по мере его бурного развития в 1990-х, использование "крестиков-ноликов" было затруднено, в силу отличных требований к исходным данным. Компания UST Se urities orp. компьютеризовала их использование, ввела в обиход логарифмические шкалы, индивидуальные размеры ячеек и скользящие средние.  [c.74]