Авторегрессионные модели скользящей средней

Авторегрессионные модели скользящей средней  [c.313]

Понятие об авторегрессионных моделях и моделях скользящей средней  [c.146]


Однопериодная спот-ставка Рейтинговое агентство Авторегрессионная интегрированная модель скользящего среднего с учетом сезонности  [c.1323]

Наиболее распространенным приемом устранения автокорреляции во временных рядах является подбор соответствующей модели — авторегрессионной AR(p), скользящей средней MA(q) или  [c.178]

В первой модели допускается взаимодействие составляющих скользящего среднего на лагах 1 и 4 (т.е. значений et- и St-л), а во второй - взаимодействие авторегрессионных составляющих на лагах 1 и 4 (т.е. значений Xt- и Xt-4 ). Конечно, эти две модели являются частными случаями аддитивных моделей  [c.29]

Авторегрессионная интегрированная модель скользящего среднего (ARIMA) 363  [c.1302]

И модели AR, и модели ARMA могут быть включены в более общий класс процессов. Авторегрессионные интегрированные модели скользящего среднего (ARIMA) специально используются для временных рядов, которые являются нестационарным - эти процессы обладают основной тенденцией в их среднем значении и дисперсии. Однако при использовании последовательных разностей данных результат является стационарным.  [c.86]


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]

Авторегрессионные интегрированные модели скользящей средней (ARIMA)  [c.313]

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]

Глава 8 посвящена рассмотрению стохастических регрессо-ров и использованию специальных методов инструментальных переменных. Здесь же дано описание специальных моделей временных рядов (авторегрессионных, скользящей средней, с распределенными лагами и их модификаций), позволяющих наиболее эффективно решать задачи анализа и прогнозирования временных рядов.  [c.4]

Авторегрессии модель проинтегрированной скользящей средней ARIMA (p, q, k) 221 Авторегрессионная модель 135, 146  [c.299]

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]

Авторегрессионные модели со скользящими средними в остатках (ARMA(p, д)-модели)  [c.45]