Понятие об авторегрессионных моделях и моделях скользящей средней [c.146]
Авторегрессионная модель р-го порядка (или модель AR (р)) имеет вид [c.147]
Если исследуемый процесс у, в момент t определяется его значениями только в предшествующий период t — 1, то рассматривают авторегрессионную модель 1-го порядка (или модель AR (1) — марковский случайный процесс). [c.147]
Используя авторегрессионную модель 1-го порядка, дать точечный и интервальный прогноз среднего и индивидуального значений курса акций в момент t= 23, т. е. на глубину один интервал. [c.147]
В соответствии с условием применим авторегрессионную модель (6.12). Получим (аналогично примеру 6.2) [c.148]
Рассмотрим авторегрессионную зависимость остатков от их предыдущих значений, используя авторегрессионную модель р-то порядка AR(p). Применяя метод наименьших квадратов, получим следующее уравнение [c.175]
Полезную информацию можно получить с помощью выборочных, автокорреляционной и частной автокорреляционной функций. В самом деле, вспомним, что выборочная частная автокорреляционная функция л,аст(р) есть оценка параметра рр в авторегрессионной модели р-то порядка. Отсюда делаем вывод [c.179]
Авторегрессионная модель первого порядка [c.181]
Если использовать для прогноза будущей прибыли данные за прошедший период и авторегрессионную модель первого порядка, то, как показано в уравнении (19.19), она будет работать также эффективно, как и любая другая модель. Однако при разработке прогноза финансовый аналитик не ограничивается только прошлыми данными о прибыли. Насколько успешно аналитики могут прогнозировать прибыль Включают ли их прогнозы иную информацию помимо прошлых данных о прибыли Результаты двух исследований, дающих некоторые ответы на эти вопросы, показаны в табл. 19.5 и 19-6. [c.614]
В табл. 19.6 сравнивается точность четырех прогнозов. Первый прогноз, обозначенный RW, — это ежегодный прогноз, сделанный на основе модели, напоминающей модель случайных колебаний (см. уравнение (19.16)). Второй прогноз, обозначенный AR, — это ежегодный прогноз на основе авторегрессионной модели, которая похожа на модель из уравнения (19.19). Третий прогноз — это средний прогноз, опубликованный I/B/E/S, и четвертый — это последний прогноз, публикуемый I/B/E/S. [c.615]
Установите зависимость между следующими данными о квартальной прибыли, используя авторегрессионную модель первого порядка (используйте рекомендованную компьютерную регрессионную модель). Каков ваш прогноз уровня прибыли в 21-м квартале [c.623]
Авторегрессионные модели скользящей средней [c.313]
Для определения объема электропотребления используются регрессионные и авторегрессионные модели и модели тренда. [c.149]
Учесть указанные выше сложности позволяет также построение в рамках метода главных компонент авторегрессионной модели. Например, для отражения совокупного движения prime-rate краткосрочных операций США, ставок ТВ США, разницы в процентных ставках США и Японии, ставок краткосрочных операций Японии и курса иены и доллара была разработана следующая авторегрессионная модель (13) [c.672]
Наряду с авторегрессионными моделями временных рядов в эконометрике рассматриваются также модели скользящей средней1, в которой моделируемая величина задается линейной функцией от возмущений (ошибок) в предыдущие моменты времени. [c.148]
В заключение этой главы отметим, что использование соответствующих авторегрессионных моделей для прогнозирования экономических показателей, т. е. автопрогноз на базе рассмотренных моделей, может оказаться весьма эффективным (как правило, в краткосрочной перспективе). [c.149]
Если ряд стационарный, то, как можно доказать, выборочный частный коэффициент корреляции гЧЯС1(р) совпадает с оценкой обычного метода наименьших квадратов коэффициента рр в авторегрессионной модели AR(p) [c.175]
Если удастся построить АКМ4-модель для ряда остатков, то можно получить эффективные оценки параметра р, а также несмещенные и состоятельные оценки дисперсий р с помощью обобщенного метода наименьших квадратов. Мы рассмотрим эту процедуру на простейшей (и в то же время наиболее часто встречающейся) авторегрессионной модели первого порядка. [c.181]
ADL — от английских слов autogressive distributed lags . Следует отметить, что наряду с авторегрессионной моделью ADL(p,q) в эконометрике используется и обычная регрессионная модель с распределенными лагами р-ro порядка (или модель DL(p)) [c.200]
Авторегрессии модель проинтегрированной скользящей средней ARIMA (p, q, k) 221 Авторегрессионная модель 135, 146 [c.299]
Гемиктери В. И., Френкель А. А. Прогнозирование случайных процессов с помощью авторегрессионных моделей.—Заводская лаборатория, 1967, № 7, с. 853—858. [c.227]
В таком контексте мы предсказывали приблизительный рост рынка на 50% в течение последующих 12-ти месяцев, начиная с января 1999 года, допуская, что индекс Nikkei останется в пределах допустимого уровня ошибки соответствия. Предсказания изменений тренда исключительно сложны и ненадежны, особенно в линейной структуре авторегрессионых моделей, используемых в стандартных экономических анализах. Представляемая нелинейная структура хорошо приспособлена для прогнозирования изменений трендов, что ставит перед предсказателями куда более сложную задачу. Здесь мы рассматриваем наше предсказание изменения тренда в жестких рамках уравнения (25) тренды - это ограниченные периоды времени, характеризующиеся монотонным осцилляторным поведением, показанным на Рис. 155. Изменение тренда, таким образом, представляет собой пересечение локального минимума или максимума осцилляции. При помощи нашей формулы, кажется, удалось предсказать два изменения тренда, медвежьего на бычий в начале 1999 года и бычьего на медвежий в начале 2000 года. [c.333]
Рассмотрим пример применения сетей к анализу классического временного ряда— ряда данных о пятнах на Солнце. Регулярные ежегодные записи этого явления ведутся с 1700 года. Ряд много раз анализировался в статистической литературе, и выяснилось, что он не является ни стационарным, ни линейным, ни гауссовым. Были испробованы различные одномерные методы моделирования временных рядов. Габр и Рао [119] применяли авторегрессионную модель 9-го порядка (с 4 ненулевыми коэффициентами) и билинейную модель. Льюис и Стивене [179] разработали модель на основе метода многомерных адаптивных регрессионных сплайнов (MARS), а Пристли [221] исследовал модель TAR. В последнее время несколько групп исследователей предприняли попытки проделать анализ ряда с помощью нейронно-сетевого подхода (см. [275], [170], [84]). Результаты, полученные различными методами, собраны в табл. 2.2. [c.67]
Все описанные в этой главе эксперименты показали хорошую способность MBPN-моделей к обнаружению нелинейных связей во временных рядах финансовых показателей. Это проявлялось в ро-бастности прогноза на тестовых данных. Для сравнения мы применяли также традиционные линейные методы, предполагая при этом, что ничего не знаем о структуре входного ряда. Конечно, имеются более сильные статистические методы, например, такие, где учитывается зависимость дисперсии от прошлых значений (AR H), или пороговые авторегрессионные модели (TAR), и с их помощью можно находить сложные нелинейные связи. В этой главе мы хотели подчеркнуть тот факт, что методы нейронных сетей не предполагают никаких предварительных знаний о модели. Единственное, что нужно — это значения переменных, а далее сеть уже сама приспосабливается к имеющейся структуре. [c.92]
АВТОРЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ (иногда — авторегрессивная) [autoregressive model] — статистическое описание связи значений одного и того же показателя в разные моменты времени Yt = f(yhT) авторегрессия — регрессия некоторого состояния случайного процесса на предшествующие состояния этого процесса (см. Лаг). [c.11]
Статистически такая модель является авторегрессионой моделью общего вида. [c.166]
Здесь текущее значение Y — функция от трех наиболее недавних предыдущих значений. Отсюда авторегрессионная модель — это модель, в которой моделируемые значения задаются линейной функцией от предыдущих наблюдений. Читатели здесь увидят сходство с автокорреляцией или внутрирядовой корреляцией, где существовала корреляция между остатками в уравнении регрессии. В действительности, если мы посмотрим на уравнение (7.7), то узнаем многофакторное уравнение регрессии, где прошлые значения У являются независимыми переменными [c.321]
Определение характеристик AR H в рядах динамики начнем с моделирования условной средней величины. Для этого определим авторегрессионную модель доходности. Модель AR(p) предполагает, что требуется р временных лагов независимой переменной. Покажем это на примере модели AR(1), предполагая, что текущий уровень доходности зависит только от одного предыдущего значения доходности, например [c.355]
Смотреть страницы где упоминается термин Авторегрессионная модель
: [c.157] [c.106] [c.179] [c.200] [c.605] [c.614] [c.57] [c.57] [c.66] [c.71] [c.249] [c.249] [c.249] [c.250] [c.25] [c.458] [c.57] [c.324] [c.176]Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) -- [ c.11 ]