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Die belagerten Pfund auch profitiert, mit Kabel verlangert seine Erholung von gestern drei Monate niedrig. Ein RIMA steht fur Autoregressive Integrated Moving Average Modelle. ARIMA ist eine Prognosemethode, die die zukunftigen Werte einer Serie, die vollstandig auf ihrer eigenen Tragheit basiert, projiziert. Seine Hauptanwendung liegt im Bereich der kurzfristigen Prognose mit mindestens 40 historischen Datenpunkten. Es funktioniert am besten, wenn Ihre Daten eine stabile oder konsistente Muster im Laufe der Zeit mit einem Minimum an Ausrei? ARIMA ist in der Regel uberlegen exponentielle Glattung Techniken, wenn die Daten relativ lange und die Korrelation zwischen vergangenen Beobachtungen ist stabil.
Wenn die Daten kurz oder stark fluchtig sind, kann eine gewisse Glattungsmethode besser ablaufen. Wenn Sie nicht uber mindestens 38 Datenpunkte verfugen, sollten Sie eine andere Methode als ARIMA betrachten. Methodik ist die Uberprufung der Stationaritat. Stationaritat impliziert, dass die Reihe auf einem ziemlich konstanten Niveau uber Zeit bleibt. Wenn ein Trend besteht, wie in den meisten wirtschaftlichen oder geschaftlichen Anwendungen, dann sind Ihre Daten nicht stationar. Die Daten sollten auch eine konstante Varianz in ihren Schwankungen im Laufe der Zeit zeigen.
Dies ist leicht zu sehen mit einer Serie, die stark saisonal und wachst mit einer schnelleren Rate. In einem solchen Fall werden die Hohen und Tiefen der Saisonalitat im Laufe der Zeit dramatischer. Ohne dass diese Stationaritatsbedingungen erfullt sind, konnen viele der mit dem Prozess verbundenen Berechnungen nicht berechnet werden. Wenn eine grafische Darstellung der Daten Nichtstationaritat anzeigt, dann sollten Sie die Serie unterscheiden.
Die Differenzierung ist eine hervorragende Moglichkeit, eine nichtstationare Serie in eine stationare zu transformieren. Dies geschieht durch Subtrahieren der Beobachtung in der aktuellen Periode von der vorherigen. Wenn diese Transformation nur einmal zu einer Reihe erfolgt, sagen Sie, dass die Daten zuerst unterschieden wurden. Dieser Prozess im Wesentlichen eliminiert den Trend, wenn Ihre Serie wachst mit einer ziemlich konstanten Rate.
Wenn es mit steigender Rate wachst, konnen Sie das gleiche Verfahren anwenden und die Daten erneut differenzieren. Ihre Daten wurden dann zweite differenziert werden. Autokorrelationen sind Zahlenwerte, die angeben, wie sich eine Datenreihe mit der Zeit auf sich bezieht.
Genauer gesagt misst es, wie stark Datenwerte bei einer bestimmten Anzahl von Perioden auseinander uber die Zeit miteinander korreliert werden. Die Anzahl der Perioden wird in der Regel als Verzogerung bezeichnet. Zum Beispiel misst eine Autokorrelation bei Verzogerung 1, wie die Werte 1 Periode auseinander in der Reihe miteinander korreliert sind. Eine Autokorrelation bei Verzogerung 2 misst, wie die Daten, die zwei Perioden voneinander entfernt sind, uber die gesamte Reihe korreliert werden. impliziert eine hohe negative Korrelation. nahmen werden meist durch grafische Darstellungen, sogenannte Korrelagramme, ausgewertet.
Ein Korrelationsdiagramm zeigt die Autokorrelationswerte fur eine gegebene Reihe bei unterschiedlichen Verzogerungen. Methodik versucht, die Bewegungen in einer stationaren Zeitreihe als Funktion der so genannten autoregressiven und gleitenden Durchschnittsparameter zu beschreiben. Modell mit nur einem Parameter kann als geschrieben werden. betrug, dann ware der aktuelle Wert der Reihe mit 30 seines vorherigen Wertes 1 verknupft. Naturlich konnte die Serie auf mehr als nur einen vergangenen Wert bezogen werden.
Modell wird als gleitendes Durchschnittsmodell bezeichnet. Modell sehr ahnlich sind, ist das Konzept dahinter ganz anders. wie in den autoregressiven Ansatzen. Begriff kann wie folgt geschrieben werden. wird als MA der Ordnung 1 bezeichnet.
Das negative Vorzeichen vor dem Parameter wird nur fur Konventionen verwendet und in der Regel ausgedruckt Automatisch von den meisten Computerprogrammen. Wie im Fall von autoregressiven Modellen konnen die gleitenden Durchschnittsmodelle auf ubergeordnete Strukturen mit unterschiedlichen Kombinationen und gleitenden mittleren Langen erweitert werden. Methodik erlaubt es auch, Modelle zu erstellen, die sowohl autoregressive als auch gleitende Durchschnittsparameter zusammenfuhren. Diese Modelle werden oft als gemischte Modelle bezeichnet.
Tool macht, kann die Struktur tatsachlich simulieren die Serie besser und produzieren eine genauere Prognose. verwenden, die sich auf den umgekehrten Prozess der Differenzierung bezieht, um die Prognose zu erzeugen. und der hochsten Ordnung des gleitenden Mittelwerts. dass Sie ein autoregressives Modell zweiter Ordnung mit einer ersten gleitenden Durchschnittskomponente haben, deren Serie einmal differenziert wurde, um die Stationaritat zu induzieren.
Jenkings 1976 dem Identifikationsproze? Es hing von der graphischen und numerischen Auswertung der Stichprobenautokorrelation und der partiellen Autokorrelationsfunktionen ab. Nun, fur Ihre grundlegenden Modelle, ist die Aufgabe nicht allzu schwierig. Jeder hat Autokorrelationsfunktionen, die eine bestimmte Weise aussehen. Allerdings, wenn Sie gehen in der Komplexitat, die Muster sind nicht so leicht zu erkennen. Um es schwieriger zu machen, stellen Ihre Daten nur eine Probe des zugrundeliegenden Prozesses dar.
den theoretischen Identifikationsprozess verzerren konnen. Modellierung eher eine Kunst als eine Wissenschaft. Eine Zufallsvariable, die eine Zeitreihe ist, ist stationar, wenn ihre statistischen Eigenschaften alle uber die Zeit konstant sind. Eine stationare Reihe hat keinen Trend, ihre Variationen um ihren Mittelwert haben eine konstante Amplitude, und sie wackelt in einer konsistenten Weise. seine kurzzeitigen Zufallszeitmuster sehen immer im statistischen Sinne gleich aus. Die letztgenannte Bedingung bedeutet, da? uber die Zeit konstant bleiben oder da? ihr Leistungsspektrum uber die Zeit konstant bleibt.
Und es konnte auch eine saisonale Komponente. Modell kann als ein 8220filter8221 betrachtet werden, der versucht, das Signal vom Rauschen zu trennen, und das Signal wird dann in die Zukunft extrapoliert, um Prognosen zu erhalten. bei der die Pradiktoren aus Verzogerungen der abhangigen Variablen und oder Verzogerungen der Prognosefehler bestehen. Vorhergesagter Wert von Y eine Konstante undeine gewichtete Summe aus einem oder mehreren neuen Werten von Y und einer gewichteten Summe aus einem oder mehreren neuen Werten der Fehler. Software ausgestattet werden kann. Modell nicht um ein lineares Regressionsmodell, da es keine Moglichkeit gibt, 8220last period8217s error8221 als eine unabhangige Variable festzulegen: Die Fehler mussen auf einer Periodenperiode berechnet werden Wenn das Modell an die Daten angepasst ist.
Aus technischer Sicht ist das Problem der Verwendung von verzogerten Fehlern als Pradiktoren, dass die Vorhersagen von model8217s keine linearen Funktionen der Koeffizienten sind. Obwohl es sich um lineare Funktionen der vergangenen Daten handelt. abgeschatzt werden, anstatt nur ein Gleichungssystem zu losen. Regressive Integrated Moving Average.
Terme bezeichnet, und eine Zeitreihe, die differenziert werden mu? um stationar gemacht zu werden, wird als eine integrierte quotierte Version einer stationaren Reihe bezeichnet. trend Modelle, autoregressive Modelle und exponentielle Glattungsmodelle sind alle Sonderfalle von ARIMA Modellen. Differenzen und q die Anzahl der verzogerten Prognosefehler ist Die Vorhersagegleichung.
Die Vorhersagegleichung ist wie folgt aufgebaut. nicht die Differenz von 2 Perioden ist. Es ist vielmehr die erste Differenz der ersten Differenz.
die lokale Beschleunigung der Reihe anstatt ihres lokalen Takts. ihre Vorzeichen in der Gleichung negativ sind, und zwar nach der Konvention von Box und Jenkins. definieren sie so, dass sie stattdessen Pluszeichen haben.
