Относится к модели авторегрессионного интегрированного скользящего среднего, используемой при моделировании временных рядов как для описания данных, так и для прогнозирования. Эта модель обобщает модель ARMA, включая термин для дифференцирования, который полезен для удаления тенденций и обработки некоторых типов нестационарности.
Я хочу проверить, правильно ли я анализирую свои графики ACF и PACF: Фон: (Reff: Филип Ханс Фрэнсис, 1998) Поскольку ACF и PACF показывают значительные значения, я предполагаю, что ARMA-модель удовлетворит мои потребности ACF может использоваться для оценки MA-части, т.е. q-значения, PACF может...
Я читаю книгу о временных рядах, и я начал чесать голову в следующей части: Может ли кто-нибудь объяснить мне интуицию? Я не мог получить это из этого текста. Зачем нам нужен процесс, чтобы быть обратимым? Какая здесь общая картина? Спасибо за любую помощь. Я новичок в этом, так что, если вы могли...
Рассмотрим процесс AR (2) где - стандартный процесс белого шума. Просто для простоты позвольте мне назвать и . Сосредоточившись на корнях уравнения характеристик, я получил Классические условия в учебниках следующие: Я пытался вручную (с помощью Mathematica) решить неравенства на корнях, т. е....
На практике, как оценить, является ли процесс AR (P) стационарным или нет? Как определить порядок для моделей AR и
Я собираюсь использовать модель ARMA-GARCH для финансовых временных рядов, и мне было интересно, должен ли ряд быть стационарным до применения указанной модели. Я знаю, что для применения модели ARMA ряды должны быть стационарными, однако я не уверен в ARMA-GARCH, поскольку я включаю ошибки GARCH,...
Мне нужно вывести аналитические выражения для автоковариантной функции γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) процесса ARMA (2,1), обозначенного как: yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t Итак, я знаю, что:...
В R (2.15.2) я однажды установил ARIMA (3,1,3) для временного ряда и один раз ARMA (3,3) для разностных временных рядов. Установленные параметры отличаются, что я приписал методу подбора в ARIMA. Кроме того, подгонка ARIMA (3,0,3) к тем же данным, что и ARMA (3,3), не приведет к идентичным...
Из Википедии есть определение информационного критерия Акаике (AIC) как , где - число параметров, а \ log L - логарифмическая вероятность модели.k log LAIC=2k−2logLAIC=2k−2logL AIC = 2k -2 \log L kkkжурналLlogL\log L Тем не менее, наша эконометрика отмечает в уважаемом университете, что А яС=...
Я пытаюсь понять, как подбираются значения для моделей ARMA (p, q). Я уже нашел здесь вопрос, касающийся подгоночных значений процессов ARMA, но не смог понять этого. Если у меня есть модель ARMA (1,1), т.е. ИксT= α1Икст - 1+ ϵT- β1εт - 1Xt=α1Xt−1+ϵt−β1ϵt−1X_t = \alpha_1X_{t-1}+\epsilon_t - \beta_1...
У меня вопрос, есть ли хорошие онлайн-материалы для изучения этого. Что-то, что хорошо знакомит, особенно модели ARMA и связанная математика. Изменить: я ищу что-то высокого уровня бакалавриата. Что-то вроде Броквелла и Дэвиса « Введение во временные ряды и...
Каковы преимущества выражения модели ARMA как модели пространства состояний и прогнозирования с использованием фильтра Калмана? Эта методология, например, используется в реализации SARIMAX для python-statsmodels:...
Я смотрю на чрезвычайно нелинейные данные, для которых модели ARMA / ARIMA не работают хорошо. Тем не менее, я вижу некоторую автокорреляцию, и я подозреваю, что будут иметь лучшие результаты для нелинейной автокорреляции. 1 / существует ли эквивалент PACF для ранговой корреляции? (в R?) 2 /...