Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






  • Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
    Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
    Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
    Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:
    Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
    Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
    Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;
    Начать пользоваться сервисом
  • Перетворення методом ковзного середнього






    Пусть модель задается формулой

    (9.19)

    где g = const, ut и ut-1 – белый шум в текущий и предыдущий моменты времени. В этом случае значение переменной Y в момент времени t равно сумме константы и скользящей средней между текущим и предыдущим значениями случайного отклонения (белого шума). Соотношение (9.19) называют преобразованием методом скользящих средних первого порядка МА(1).

    Соотношение

    (9.20)

    называют преобразованием методом скользящих средних порядка q MA(q).

    9.8 Перетворення ARMA і ARIMA

    Сочетание преобразований AR и МА называется авторегрессионным преобразованием со скользящей средней ARMA. Например, для переменной Y преобразование ARMA(1, 1) будет иметь вид

    (9.21)

    В общем случае преобразование ARMA(p, q) включает в себя р авторегрессионных членов и q скользящих средних.

    Преобразование ARMA в сочетании с переходом от объемных величин к приростным называется преобразованием ARIMA. В некоторых случаях такой переход позволяет получить более точную и явную модель зависимости. Здесь приращением (конечной разностью) первого порядка переменной Y называется разность yt - yt-1. Приращением порядка d переменной Y называют разность

    В общем виде преобразование ARIMA(p, d, q) выражается формулой

    (9.22)

    где — неизвестные параметры. Величины представляют собой конечные разности порядка d переменной Y. ut-i, і = 0, 1,..., q, — независимые друг от друга нормально распределенные случайные величины с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией.

    Отметим, что преобразования AR, МА и ARIMA целесообразно использовать тогда, когда достаточно ясны набор объясняющих переменных и общий вид уравнения регрессии, но в то же время сохраняется автокорреляция остатков.






    © 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
    Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
    Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.