Модель скользящего среднего - это Что такое Модель скользящего среднего?

Модель скользящего среднего имеет вид

Модель скользящего среднего предполагает, что в ошибках модели в предшествующие периоды сосредоточена информация обо всей предыстории ряда. В этой модели каждое новое значение - среднее между текущей флуктуацией и несколькими в частности, одной предыдущими ошибками. Модели скользящего среднего порядка q, обозначаемые CC qв англоязычной литературе MA q Moving Average modelsимеют вид:Решением этого уравнения являются характеристические корни модели AR 2которые определяются по формуле 2. В случае если подкоренное выражение в уравнении 2. Таким образом, необходимые условия для стационарности процесса AR 2 независимо от того, являются ли корни действительными или комплексными, сводятся к следующим [Wein,3.

О сайте Модель скользящей средней Модели скользящего среднего МА представляют стационарный процесс в виде линейной комбинации последовательных значений белого шума.

3 POWERFUL Doji Candlestick Patterns for (Profitable) Trading

Модель авторегрессии и скользящего среднего ARMA(p,q)

КАК ПРОСЫПАТЬСЯ КРАСИВОЙ - ЛАЙФХАКИ МОДЕЛЕЙ - СВЕЖИЙ ВИД,ОБЪЕМНЫЕ ВОЛОСЫ, КОЖА

Алгоритм оценивания ARMA процесса

Скользящая средняя - обман и заработок на бинарных опционах

Процесс авторегрессии

ТДТ-55 Легендарный трелевщик в непроходимых лесных болотах! Подборка

10 САМЫХ РЕДКИХ ПОРОД СОБАК В МИРЕ

Процесс скользящего среднего, MA(q)

Здесь единственное слагаемое ошибки AR — процесса заменяется на процесс MA q. Такая модель может интерпретироваться как линейная модель множественной регрессии, в которой в качестве объясняющих переменных выступают прошлые значения самой зависимой переменной, а в качестве регрессионного остатка — скользящие средние из элементов белого шума. Стационарность процесса ARMA обеспечивается условиема обратимость, в свою очередь гарантируется выполнением условия.

Одним из наиболее важных этапов построения модель скользящего среднего имеет вид стационарных временных рядов является определение ее порядка. Предварительная оценка производится на основе экономического анализа. Чрезмерное повышение порядка модели может и не повысить ее точность. Одновременно расчет большего числа коэффициентов модели при неизменной выборке снижает достоверность оценки каждого из коэффициентов. В то же время недостаточное число коэффициентов модели не позволяет отразить в должной мере динамику процесса и оценить его дальнейшие изменения.

Для определения порядка процесса модели исследуются такие характеристики, как автокорреляционная функция и частная автокорреляционная функция.

Смотрите также

grant-prefekta.ru