Liukuva Keskiarvo Jäännökset

Tässä kysymyksessä on jo vastaus tähän. ARIMA 0,0,1-mallin osalta ymmärrän, että R seuraa yhtälöä xt mu et theta e t-1 Korjaa minua, jos olen väärässä. Oletan, että e-t-1 on sama kuin viimeisen havainnon jäännös Mutta kuinka sitä lasketaan. Esimerkiksi tässä on neljä ensimmäistä havaintoa näytetiedoissa 526 658 624 611. Nämä ovat parametrit Arima 0,0,1, jotka antoivat leikkauksen 246 1848 ma1 0 9893.And Ensimmäinen arvo, jonka R sopii mallin käyttämiseen, on 327 0773.Miten saan toisen arvon, jota käytin 246 1848 0 9893 526-327 0773 442 979.Ja R: n toinen lisätty arvo on 434 7928. Oletan, että ero on koska et termi Mutta en tiedä miten laskea et term. asked Jul 28 14 at 16 12.merkitty kuin kopio Glenb Nick Stauner whuber Jul 29 14 at 1 24.Tämä kysymys on kysytty ennen ja jo on vastaus Jos vastaukset eivät vastaa täysin kysymykseesi, kysy uusi kysymys. Voit hankkia sovitetut arvot yksivaiheisina ennusteina innovatiivisten ons algoritmi Katso esimerkiksi ehdotus 5 5 2 Brockwell ja Davis alaspäin Internetistä löysin nämä diat. On paljon helpompi saada sovitetut arvot erotuksena havaitut arvot ja jäännökset Tässä tapauksessa kysymyksesi laskee jäännösarvojen saaminen. Leveys ottaa tämän sarjan generoiduksi MA1-prosessiksi. Jäännösjoukot h, voidaan saada rekursiivisena suodattimena. Esimerkiksi voimme saada jäännöksen ajanhetkellä 140 havaitulla arvolla t 140 miinus arvioitu keskiarvo miinus hattua edellisestä jäännösarvosta, t 139. Näiden laskelmien avulla voidaan käyttää funktiosuodinta. Voit nähdä, että tulos on hyvin lähellä jäljelle jääneitä jäännöksiä. Ero ensimmäisissä jäännöksissä on todennäköisesti seurausta jotain alustusta, että voisin jättää pois. Asennetut arvot ovat vain havaitut arvot miinus jäännökset. Käytännössä sinun pitäisi käyttää toimintoja jäännöksiä ja asennettu, mutta pedagoginen tarkoitus voit kokeilla rekursiivista Equa Voit aloittaa käsittelemällä joitain esimerkkejä käsin kuten edellä on esitetty. Suosittelen lukemaan myös toiminnon suodattimen dokumentaatiota ja vertailemaan joitain laskelmia sen kanssa. Kun ymmärrät jäljelle jäävien ja laskettujen arvojen laskennan pystyy käyttämään asiantuntevasti käytännöllisempien toimintojen jäännöksiä ja asennettu. Vaihtele muutamia muita kysymykseen liittyvää tietoa tässä postitse. Tämä on peruskysymys Box-Jenkins MA - malleista Kuten ymmärrän, MA-malli on pohjimmiltaan aikasarjan arvojen Y lineaarinen regressio aikaisempien virheiden suhteen. e. Se havainto Y kaventuu ensin sen aikaisempien arvojen YY ja sitten yhden tai useamman Y-hat-arvon käyttämiseksi MA-mallin virheen termeinä. Mutta miten virhearvot lasketaan ARIMA 0, 0, 2 - mallissa Jos MA-mallia käytetään ilman autoregressiivistä osaa ja näin ollen mitään arvioitua arvoa, miten voin mahdollisesti esiintyä virheilmoitusta. asked Apr 7 12 at 12 48.MA Model Estimation. Let us olettaa sarjan 100 aikapistettä, ja sanoa, että tämä on luonteenomaista MA 1 malli ilman leikkausta Sitten malli on annettu. yt varepsilont-theta varepsilon, quad t 1,2, cdots, 100 quad 1. Virheen termiä ei tässä ole noudatettu. Näin saadakseen tämän Box et al Time Series - analyysin ennustaminen ja ohjaus 3. painos sivu 228 viittaavat siihen, että virheen termi lasketaan rekursiivisesti by. To virheen termi t 1 on, varepsilon y theta varepsilon Nyt emme voi laskea tätä tietämättä theta arvoa Joten saadakseen tämän, meidän on laskettava mallin alustava tai alustava arvio, katso Box et al on osoitettu, että MAq-prosessin ensimmäiset q autokorrelaatiot ovat ei-nollia, ja ne voidaan kirjoittaa mallin parametreiksi, kuten rhok displaystyle frac theta1 theta theta2 theta cdots theta thetaq quad k 1,2, cdots, q Edellä rho1, rho2 cdots, rhoq ilmaisulla theta1, theta2, cdots, thetaq, toimittaa q yhtälöt q tuntemattomissa rhokissa yllä olevassa yhtälössä. Vihje että rk on arvioitu autokorrelaatio On olemassa enemmän keskustelua luvussa 6 3 - Parametrien alustavat arviot, lue se nyt, olettaen, että saisimme alkuperäisen estimaatin theta 0 5 Sitten varepsilon y 0 5 varepsilon Nyt toinen ongelma on, ettemme on arvo varepsilon0, koska t alkaa 1, joten emme voi laskea varepsilon1 Onneksi, kaksi menetelmiä kaksi saavat tämän. Ehdoton Likelihood. Unconditional Likelihood. Boxin et al § 7 1 3 sivu 227 varepsilon0 arvot voidaan korvata nollaksi approksimaatioksi, jos n on kohtuullinen tai suuri, tämä menetelmä on Ehdollinen todennäköisyys Muussa tapauksessa käytetän ehdottoman todennäköisyyttä, jossa varepsilon0-arvo saadaan takaisin ennustamalla, Box et al suosittele tätä menetelmää Lue lisää reaktion ennakoinnista luvussa 7 1 4 sivu 231.Jos olet hankkinut alkuperäiset arviot ja arvot varepsilon0, lopuksi voimme jatkaa virhearvon rekursiivista laskemista. Muista, että tämä ei ole enää alustavaa arviota. Arvioimalla theta-parametria, käytän epälineaarista arviointimenettelyä, erityisesti Levenberg-Marquardt-algoritmia, koska MA-malleissa on epälineaarinen parametri. Moving Average - MA. NOPEUTUS Moving Average - MA. As SMA: n esimerkkinä, harkitse tietoturvaa, jonka seuraavat sulkemishinnat ovat 15 päivää. Viikko 1 5 päivää 20, 22, 24, 25, 23. Viikko 2 5 päivää 26, 28, 26, 29, 27. viikkoa 3 5 päivää 28, 30, 27, 29, 28. 10 päivän MA keskimäärin ensimmäisten 10 päivän päätöskurssit ensimmäisen datapisteenä Seuraava datapiste alenisi aikaisintaan, lisää hinta 11. päivä ja ottakaa keskiarvo, ja niin edelleen, kuten alla. Kuten aiemmin on todettu, MA: t viivästyttävät nykyistä hintatoimintaa, koska ne perustuvat aikaisempaan hintaan, mitä kauemmin MA: n ajanjakso on, sitä suurempi on viive. Näin 200 päivän MA on paljon suurempi lag kuin 20 päivän MA, koska se sisältää hinnat viimeisten 200 päivän aikana e MA käyttää riippuu kaupankäynnin tavoitteista, lyhyemmät MA: t käytetään lyhytaikaiseen kaupankäyntiin ja pitempiaikaiset maat sopivat paremmin pitkän aikavälin sijoittajille 200 päivän MA noudatetaan laajasti sijoittajia ja kauppiaita, ja taukoja edellä ja alle tämän liikkuvaa keskimäärää pidetään tärkeinä kaupankäyntisignaaleina. Myös malleja antavat tärkeitä kaupankäyntisignaaleja yksinään tai kun kaksi keskiarvoa ylittävät nousevan MA: n, osoittaa, että turvallisuus on nousussa, kun taas laskeva MA osoittaa, että se on laskusuunnassa. Samoin ylöspäin vauhtia vahvistetaan nousevan nousun jälkeen, mikä ilmenee, kun lyhyen aikavälin MA ylittää pitkän aikavälin MA: n alaspäin suuntautuvan momentin, vahvistetaan laskevalla risteyksellä, joka ilmenee, kun lyhytkestoinen MA ylittää pidemmän aikavälin MA: n.