Модель исправления ошибки

Модель исправления ошибки  [c.313]

Векторное авторегрессионное определение модели исправления ошибки  [c.313]

Коинтеграция характеризует равновесное отношение двух переменных, так как чтобы 7 было устойчиво, при X и Y, отклоняющихся от их равновесного отношения, они должны будут вернуться к нему, так что z колеблется вокруг определенного (постоянного) среднего значения. Эта тенденция возвращения к равновесию известна как исправление ошибки. Модель этого процесса соответственно называется моделью исправления ошибки и соответствует интересному свойству стационарности — возвращению стационарных рядов к средней величине.  [c.339]


Для рассмотрения этой разновидности модели исправления ошибки возьмем в качестве примера двухфакторный векторный процесс (AR3) (т.е. такой, в котором значения переменных представляют собой линейную комбинацию последних трех наблюдений). Это может быть записано таким образом  [c.344]

Если ранг П лежит между 0 и л (0 < /я < л, в нашем случае п = 2, т = 1), то существует т векторов коинтеграции. Эти векторы описывают долгосрочные равновесные соотношения переменных. Модель исправления ошибки включает в себя краткосрочные изменения, которые поддерживают долгосрочное равновесие.  [c.346]

Можно также использовать и модель исправления ошибки, вытекающую из наличия коинтеграции. Например  [c.363]

Первый член, как мы убедились, есть эмпирическая ошибка. Чем она меньше - тем меньше бит потребуется для исправления предсказаний модели. Если модель предсказывает все данные точно, длина описания ошибки равна нулю. Второй член имеет смысл количества информации, необходимого для выбора конкретной модели из множества с априорным распределением вероятностей  [c.57]


Точность всей процедуры связана с корректностью предложений о том, что число ошибок остается постоянным и что их первоначальное количество пропорционально оставшимся ошибкам. Для того чтобы снять предположение об отсутствии вводимых при исправлении ошибок, можно сформулировать новую модель с разностным уравнением, которая позволяет порождение новых ошибок, а также возможность, что не все вносимые изменения являются корректировками.  [c.236]

Другой особенностью модели является возможность оценивать остаточные ошибки, долю тестируемых дуг и время на исправление ошибок, что позволит прогнозировать этап тестирования. Наиболее вероятной рекомендацией для применения имитационной модели будет процесс разработки отдельного модуля.  [c.255]

В случае с многими переменными может быть больше одного вектора коинтеграции. Следовательно, нужна методология, которая бы определила структуру всех векторов коинтеграции. Такой процесс был разработан Йохансеном (1988) и Йохансеном и Йезулиусом (1990). Он определяет множество временных рядов в качестве векторного авторегрессионного (VAR) процесса. Модель исправления ошибки разрабатывается следующим образом.  [c.344]

Объясните, почему в случае койнтегрированных переменных подразумевается включение модели исправления ошибки.  [c.364]

Имитационная модель разработала та-к, что можно генерировать случайные времена для каждой исполняемой инструкции и исправляемой ошибки по мере моделирования. Если времена исполнения инструкции и исправления ошибки являются независимыми и одинаково рас- пределенвыми, то, возможно, и в вычислительном отношении желательно подсчитать количество выполненных инструкций и исправленных ошибок и умножить их соответственно на среднее время выполнения инструкции и среднее время исправления ошибки, чтобы получить более точную оценку общего времени. В основу имитационной модели положен ряд допущений.  [c.249]


В процессе построения ER-моделей ASE-система проверяет соответствующие программы на непротиворечивость, что позволяет на разных этапах проектирования выявлять ошибки и не допускать некачественное моделирование баз данных и написание программ, исправление чего на последующих этапах затруднительно и требует значительных материальных затрат.  [c.353]

Способность работать с неточными данными является одним из главных достоинств нейронных сетей. Но она же парадоксальным образом является и их недостатком. Действительно, если данные не точны, то сеть в силу своей гибкости и адаптируемости будет подстраиваться к ним, ухудшая свои свойства обобщения. Эта ситуация особенно важна при работе с финансовыми данными. В последнем случае существует множество источников погрешности. Это и ошибки при вводе числовых значений или неправильная оценка времени действия ценных бумаг (например, они уже не продаются). Кроме того, если даже данные и введены правильно, они могут быть слабыми индикаторами основополагающих экономических процессов, таких как промышленное производство или занятость. Наконец, возможно, что многие важные параметры не учитываются при обучении сети, что эффективно может рассматриваться как введение дополнительного шума. Данные, далеко выпадающие из общей тенденции, забирают ресурсы нейронной сети. Некоторые из нейронов скрытого слоя могут настраиваться на них. При этом ресурсов для описания регулярных слабо зашумленных областей может и не хватить. Множество попыток применения нейронных сетей к решению финансовых задач выявило важное обстоятельство контроль гибкости нейросетевой модели является центральной проблемой. Изложим кратко существо процедуры обучения сети, объединенной с исправлением данных. Для простоты рассмотрим сеть с одним входом и одним выходом. В этом случае минимизируемой величиной является сумма двух слагаемых (Weigend Zimmermann, 1996)  [c.177]

При использовании старой технологии прохождения заказов, основанной на бумажном обороте, обработка заявки могла занять несколько дней. Торговые представители должны были заполнить огромное количеотво форм, постоянно обращаясь к 500-странично-му ценовому справочнику, просмотреть более чем 1000 типов дополнительного оборудования, охватывающих более 180 моделей, выпускаемых компанией, отправить по факсу или почтой эти бумаги в штаб-квартиры компании, где персонал, отвечающий за обработку заказов, дважды проверял цифры и состав спецификаций и только после этого вводил заказ во внутреннюю сеть компании. Зачастую в связи с выявленными ошибками в бумагах заказ возвращался торговому представителю на исправление, что еще больше замедляло процесс. С помощью OrderNet представители могут в течение нескольких минут ввести заказ в систему, спроектированную таким образом, чтобы исключить возможные ошибки.  [c.96]