อัต เคลื่อนไหว เฉลี่ย ซอร์สโค้ด

AutoRegression Analysis (AR) เขียนโดย Paul Bourke เครดิตสำหรับซอร์สโค้ด: Alex Sergejew, Nick Hawthorn, Rainer Hegger (ARR) เป็นที่รู้จักกันดีในอุตสาหกรรมการออกแบบตัวกรองเป็นตัวกรองการตอบสนองต่ออิมพัลส์ (IIR) หรือตัวกรองขั้วทั้งหมดและบางครั้งเรียกว่าเอนโทรปีในฟิสิกส์ มีหน่วยความจำหรือข้อเสนอแนะและดังนั้นระบบสามารถสร้างการเปลี่ยนแปลงภายใน นิยามที่จะใช้ในที่นี้คือ i คือค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย, x t คือชุดข้อมูลที่อยู่ภายใต้การตรวจสอบและ N คือลำดับ (ความยาว) ของตัวกรองซึ่งโดยทั่วไปมากน้อยกว่าความยาวของชุดข้อมูล คำว่า noise term หรือ residue, epsilon ในข้างต้นถือว่าเกือบจะเป็นสัญญาณรบกวนขาวแบบ Gaussian ด้วยวาจาระยะปัจจุบันของซีรี่ส์นี้สามารถประมาณได้ด้วยผลรวมน้ำหนักตามเส้นตรงของข้อตกลงก่อนหน้าในซีรี่ส์ น้ำหนักเป็นค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย (autoregression coefficients) ปัญหาในการวิเคราะห์ AR คือการหาค่าที่ดีที่สุดสำหรับ i ให้ x ชุด x วิธีการส่วนใหญ่ถือว่าชุด x t เป็นแบบเชิงเส้นและแบบคงตัว ตามข้อตกลงชุด x t จะถือว่าเป็นศูนย์ถ้าไม่ได้เป็นเพียงอีกคำหนึ่ง 0 ที่ด้านหน้าของยอดในสมการข้างต้น มีหลายเทคนิคสำหรับการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ AR หลักสองประเภทคือสี่เหลี่ยมน้อยและวิธี Burg ภายในแต่ละเหล่านี้มีรูปแบบไม่กี่รูปแบบวิธีที่ใช้กันมากที่สุดอย่างน้อยสี่เหลี่ยมจะขึ้นอยู่กับสมการ Yule-Walker MatLab มีหลากหลายเทคนิคที่ได้รับการสนับสนุนโปรดสังเกตว่าเมื่อเปรียบเทียบอัลกอริทึมจากแหล่งข้อมูลที่ต่างกันจะมีรูปแบบทั่วไปสองรูปแบบคือก่อนหรือไม่ว่าค่าเฉลี่ยจะถูกลบออกจากชุดที่สองคือเครื่องหมายของสัมประสิทธิ์ที่ส่งคืน นิยามและได้รับการแก้ไขโดยการเวียนสัญญาณของค่าสัมประสิทธิ์ทั้งหมด) วิธีที่ใช้กันทั่วไปในการหาค่าสัมประสิทธิ์คือการคูณความหมายข้างต้นโดย x t-d การใช้ค่าคาดหวังและ normalizing (ดู Box และ Jenkins, 1976) ให้ชุดของสมการเชิงเส้นที่เรียกว่าสมอ Yule - Walker ที่สามารถเขียนในรูปแบบเมทริกซ์เป็นที่ r d เป็นค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ autocorrelation ที่ล่าช้า d. หมายเหตุ: เส้นทแยงมุมเป็น r 0 1. ตัวอย่างต่อไปนี้นำเสนอด้วยรายละเอียดบางอย่างเพื่อให้สามารถจำลองและเปรียบเทียบผลลัพธ์กับแพคเกจอื่น ๆ ได้ ข้อมูลคือ 1000 ตัวอย่างจากผลรวมของ 4 sinusoids และมีให้ที่นี่ ข้อมูลนี้มีลักษณะเช่นนี้แม้ว่าจะไม่มีประโยชน์มากนักการวิเคราะห์ AR 1 รายการให้ค่าสัมประสิทธิ์ 0.941872 แต่ก็ไม่น่าแปลกใจเท่าที่บอกโดยการดูที่เทอมเดียวในซีรีย์ในเทอมถัดไปอาจเป็นเกือบ เช่นเดียวกัน: x t1 0.941872 xt ตารางต่อไปนี้แสดงค่าสัมประสิทธิ์สำหรับคำสั่งแบบจำลองจำนวนหนึ่งสำหรับตัวอย่างข้างต้น เมื่อคำสั่งซื้อเพิ่มประมาณการโดยทั่วไปจะมีการปรับปรุง (ข้อมูลนี้อาจไม่จำเป็นสำหรับข้อมูลที่มีเสียงดังเมื่อใช้คำสั่งซื้อ AR ที่มีขนาดใหญ่) มักจะเป็นประโยชน์ในการพล็อตข้อผิดพลาด RMS ระหว่างชุดที่ประมาณโดยค่าสัมประสิทธิ์ของ AR และชุดจริง ตัวอย่างสำหรับกรณีข้างต้นแสดงด้านล่างนี้เป็นปกติในการวิเคราะห์ AR, ข้อผิดพลาด RMS ลดลงอย่างรวดเร็วและจากนั้น evens ออก กรณีพิเศษข้อผิดพลาด RMS คงที่เนื่องจากคำสั่ง AR ถูกเพิ่มขึ้น การปฏิบัติงาน AR ส่วนใหญ่ล้มเหลวในกรณีนี้ถึงแม้ว่าวิธีแก้ปัญหาจะตรงไปตรงมา (a 1 1 else i i 0) ผลลัพธ์ของเมทริกซ์เอกพจน์สำหรับการกำหนดรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าน้อยที่สุด บางทีวิธีที่ดีที่สุดในการทดสอบรหัสสำหรับการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ของ AR คือการสร้างชุดเทียมที่มีค่าสัมประสิทธิ์ที่รู้จักกันแล้วตรวจสอบว่าการคำนวณ AR ให้ผลลัพธ์เหมือนกัน ตัวอย่างเช่นหนึ่งสามารถสร้างการวิเคราะห์ AR ชุดโดยใช้ระดับของ 5 ควรให้สัมประสิทธิ์เดียวกันกับที่ใช้ในการสร้างชุด ข้อมูลสำหรับชุดข้อมูลนี้มีอยู่ที่นี่และแสดงด้านล่างตัวอย่างทดสอบนี้เป็นลำดับที่ 7 ค่าสัมประสิทธิ์คือชุดข้อมูลดิบสามารถดูได้ที่นี่และข้อมูลถูกวางแผนไว้ด้านล่าง กรณีทดสอบนี้เป็นลำดับที่ 2 ค่าสัมประสิทธิ์คือ: 1 1.02, 2 -0.53, ดิบชุดสามารถพบได้ที่นี่และข้อมูลที่มีการวางแผนด้านล่าง การเลือกลำดับของโมเดลไม่มีวิธีการที่ง่ายในการกำหนดลำดับแบบจำลองที่ถูกต้อง เมื่อเพิ่มลำดับของรูปแบบข้อผิดพลาด RMS หมายถึงความผิดพลาดโดยทั่วไปลดลงอย่างรวดเร็วตามลำดับและช้ากว่า คำสั่งซื้อหลังจากจุดที่ข้อผิดพลาด RMS คลี่ออกมักเป็นคำสั่งที่เหมาะสม มีเทคนิคที่เป็นทางการมากขึ้นสำหรับการเลือกใบสั่งแบบซึ่งโดยทั่วไปจะเป็นเกณฑ์ข้อมูลข่าวสารของ Akaike รหัสแหล่งที่มาสำหรับการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ของ AR สามารถดูได้ที่นี่ ใช้อัลกอริธึมสองวิธีคือวิธีกำลังสองน้อยที่สุดและวิธีการของ Burg Maximum Entropy เวอร์ชันที่แก้ไขแล้ว (burg. c) ของวิธี Burg (อาร์เรย์ดัชนีศูนย์ดัชนี C) มีส่วนร่วมโดย Paul Sanders. he โค้ดดำเนินการจำลองแบบเวลาด้วยโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยรวมที่แยกตามเศษส่วนอัตโนมัติ (ARFIMA) ที่ทำให้ ARIMA เป็นตัวสรุป (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอัตถดถอยในตัว ) และโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ARMA แบบจำลอง ARFIMA อนุญาตให้ใช้ค่าที่ไม่ใช่จำนวนเต็มของพารามิเตอร์ differencing และมีประโยชน์ในการจัดลำดับแบบจำลองด้วยหน่วยความจำนาน รหัสโดยทั่วไปจำลองรูปแบบ ARFIMA (p, d, q) โดย d คือ differencing คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ Tillson ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนพารามิเตอร์ต่างๆเช่นการกวาดเรียบและปัจจัยด้านไดรฟ์ข้อมูลการใช้ตัวกรองอัตราการเคลื่อนที่เฉลี่ย ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำงานโดยเฉลี่ยจำนวนจุดจากสัญญาณขาเข้าเพื่อให้แต่ละจุดในสัญญาณเอาท์พุท ในรูปแบบสมการนี้มีการเขียน: ไฟล์นี้มีไฟล์ m-file ประมาณ 3 ไฟล์ซึ่งประเมิน Value at Risk (VaR) ของพอร์ทโฟลิโอประกอบด้วยราคาหุ้น 2 ส่วนโดยใช้ Average Weighted Moving Average ฟังก์ชันหลักคือ ewmaestimatevar สำหรับการประเมินค่า VaR คุณควรใช้ค่านี้ ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีประสิทธิภาพสูงใช้งานได้โดยใช้ convolution Smoothed Data movave (เวกเตอร์ข้อมูล, ขนาดหน้าต่างเฉลี่ยในตัวอย่าง) ดูเพิ่มเติม: slidefilter. m โดยผู้เขียนรายเดียวกันตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้โดยใช้เทคนิค quotSliding Sumquot เปรียบเทียบได้อย่างมีประสิทธิภาพ Smoothed Data slidefilter (Data Vector, การเลื่อนช่วงความยาวในตัวอย่าง) ดูเพิ่มเติมที่: movave. m CHEAPHLOCPLOT ฟรีสูง - ต่ำ - เปิด - ปิด (และปริมาตรและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) พล็อตเพื่อตอบกระทู้ CSSM (quotSubject: เมื่อใช้ MATLAB เพื่อพล็อต chartsquot หุ้น) การใช้งานเฉลี่ยโดยเฉลี่ยโดยใช้ตัวกรองในตัวซึ่งเร็วมาก สำหรับเวกเตอร์ Y RUNMEAN (X, M) คำนวณค่าเฉลี่ยที่ใช้ (เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) กับองค์ประกอบของเวกเตอร์ X โดยใช้หน้าต่าง 2M1 datapoints M จำนวนเต็มบวกกำหนด (ครึ่ง) ขนาดของหน้าต่าง ในรหัสเทียม: Y (i) รหัสนี้คำนวณค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนัก (EFT) ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนัก (EWMA) ใช้น้ำหนักที่ต่างกันกับผลตอบแทนที่แตกต่างกัน ผลตอบแทนล่าสุดมีน้ำหนักมากขึ้นใน ในแง่ของพฤติกรรมนี่เป็นทางเลือกสำหรับการกรอง () สำหรับเคอร์เนลที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ยยกเว้นว่าทำได้เร็วกว่า ความเร็วไม่ขึ้นอยู่กับความยาวของตัวกรอง โค้ดใช้ตัวแปรของ cumsum-trick แม้ว่าจะไม่ใช่ quotgarden ก็ตาม เครื่องคิดเลข VaR ง่ายให้: - การประเมินการกระจายผลตอบแทนของสินทรัพย์เดียวหรือผลงานของสินทรัพย์ - การคาดการณ์ความผันผวนโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และขั้นตอนการชี้แจง - ค่าที่ความเสี่ยงของสินทรัพย์เดี่ยว m - ไฟล์นี้จะใช้ M-point moving average system สมการคือ y (n) (x (n) x (n-1) x (n-M)) M M เป็นลำดับของระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ M-point ไวยากรณ์: ympointaverage (input, order) อาร์กิวเมนต์ ฟังก์ชันนี้จะคำนวณที่ IDW (wlt0) หรือการคาดการณ์ SMA (w0) โดยใช้ r1 neighborhood type (n: จำนวนจุด r: รัศมี) และขนาดพื้นที่ใกล้เคียง r2 จากค่าที่วัดได้ที่ (Xc, Yc) ) สถานที่ คำแนะนำ: 1. ให้สัญลักษณ์ของหุ้น 2. ระบุวันที่ในรูปแบบที่ระบุ (เดือนปีต่อวัน) 3. ปุ่ม GET DATA จะดึงข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์ Yahoo 4. เลือกจำนวนวันที่ต้องการตรวจสอบ 5. เป้าหมายของกรณีศึกษานี้คือการแสดงให้เห็นว่า MATLAB และกล่องเครื่องมือต่างๆสามารถใช้ร่วมกันเพื่อแก้ปัญหาการถ่ายภาพได้อย่างไร ปัญหาเฉพาะที่แสดงในที่นี้คือการทดลองทางวิทยาศาสตร์ ให้ลูกตุ้มวัดแรงโน้มถ่วง คณิตศาสตร์ถูกกำหนดไว้อย่างชัดเจน เส้นทางเพื่อเรียกใช้ไฟล์ 1. คลายซิปไฟล์ quotTradingStrat. zipquot เพื่อที่คุณจะได้รับโฟลเดอร์ quotTradingStratquot 2. กำหนดไดเรกทอรีที่ใช้งานของคุณเป็น quotTradingStrat gt CSVquot (โฟลเดอร์ CSV ใช้เครื่องหมายจุลภาค FASTMS ทันทีโดยใช้รากหมุนเวียน (RMS) โดย FASTMS (X) เมื่อ X เป็นเวกเตอร์เป็นค่า RMS ที่เปลี่ยนแปลงไปตามเวลา ของ X คำนวณโดยใช้หน้าต่างรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า 5 จุดที่ศูนย์กลางในแต่ละจุดในสัญญาณเอาท์พุทคือไฟล์เหล่านี้เป็นข้อมูลและข้อมูลบางส่วนที่ฉันใช้ในการสัมมนาผ่านเว็บล่าสุดของฉันเกี่ยวกับ Algorithmic Trading ข้อมูลถูกย่อลงสำหรับขนาด เหตุผลรวมถึง: MARISA โมเดลเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดต่อท้ายรหัส stop-loss ภาพประกอบของ INDICATORS เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ทางเทคนิคที่คำนวณตัวชี้วัดทางเทคนิคต่างๆการวิเคราะห์ทางเทคนิคคือการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาทางการเงินในอนาคตจากการตรวจสอบการเคลื่อนไหวของราคาในอดีตมากที่สุด ตัวชี้วัดทางเทคนิคจำเป็นต้องมีที่. ลิขสิทธิ์ 2000-2015 รหัสแหล่งที่มาออนไลน์รหัสแหล่งที่มาฟรีและการดาวน์โหลดสคริปต์ไฟล์ทั้งหมดและดาวน์โหลดได้ฟรีเป็นลิขสิทธิ์ของเจ้าของที่เกี่ยวข้องเราไม่ได้ให้ใด ๆ hacked, แตก ผิดกฎหมายลักลอบนำสคริปต์สคริปต์รหัสดาวน์โหลดส่วนประกอบ ไฟล์ทั้งหมดถูกดาวน์โหลดจากเว็บไซต์ของผู้เผยแพร่โฆษณาเซิร์ฟเวอร์ไฟล์หรือดาวน์โหลดมิเรอร์ เสมอไวรัสตรวจสอบไฟล์ที่ดาวน์โหลดจากเว็บพิเศษ zip, rar, exe, ทดลองใช้, เวอร์ชันเต็ม ฯลฯ ดาวน์โหลดลิงค์จาก rapidshare, depositfiles, megaupload ฯลฯ ไม่ได้เผยแพร่เผยแพร่ผลงาน ARIMA: nestyasonal models ARIMA (p, d, q) สมการพยากรณ์: แบบจำลอง ARIMA เป็นทฤษฎีที่เป็นรูปแบบทั่วไปของแบบจำลองสำหรับการคาดการณ์ชุดเวลาซึ่งสามารถทำให้เป็น 8220stationary8221 ได้โดย differencing (ถ้าจำเป็น) บางทีอาจจะใช้ร่วมกับการแปลงที่ไม่เป็นไปได้เช่นการบันทึกหรือการทำให้เฉื่อย (ถ้าจำเป็น) ตัวแปรสุ่มที่เป็นชุดเวลาจะหยุดนิ่งถ้าคุณสมบัติทางสถิติมีค่าคงที่ตลอดเวลา ชุดเครื่องเขียนมีแนวโน้มไม่มีรูปแบบแตกต่างกันไปโดยเฉลี่ยมีความกว้างคงที่และเลื้อยตามแบบที่สม่ำเสมอ กล่าวคือรูปแบบเวลาแบบสุ่มระยะสั้น ๆ มีลักษณะเหมือนกันในเชิงสถิติ เงื่อนไขหลังหมายความว่า autocorrelations (correlations กับความเบี่ยงเบนก่อนจากค่าเฉลี่ย) คงที่ตลอดเวลาหรือเทียบเท่าที่สเปกตรัมพลังงานคงที่ตลอดเวลา ตัวแปรสุ่มของแบบฟอร์มนี้สามารถดูได้ (ตามปกติ) เป็นสัญญาณและเสียงรวมกันและสัญญาณ (ถ้ามีปรากฏชัด) อาจเป็นรูปแบบการพลิกกลับค่าเฉลี่ยอย่างรวดเร็วหรือช้าหรือการสั่นของไซน์โซลาร์หรือการสลับสัญญาณอย่างรวดเร็ว และอาจมีส่วนประกอบตามฤดูกาล แบบจำลอง ARIMA สามารถดูได้ว่าเป็น 8220filter8221 ที่พยายามแยกสัญญาณออกจากเสียงและสัญญาณจะถูกอนุมานในอนาคตเพื่อให้ได้การคาดการณ์ สมการพยากรณ์ ARIMA สำหรับชุดเวลาแบบคงที่คือสมการเชิงเส้น (สมการถดถอย) ซึ่งตัวทำนายประกอบด้วยความล่าช้าของตัวแปรขึ้นอยู่กับและความล่าช้าของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ นั่นคือค่าที่คาดการณ์ของ Y คงที่และเป็นผลรวมถ่วงน้ำหนักของหนึ่งหรือมากกว่าค่าล่าสุดของ Y และหรือผลรวมถ่วงน้ำหนักของค่าข้อผิดพลาดล่าสุดหนึ่งค่าหรือมากกว่า ถ้าตัวทำนายประกอบด้วยค่า lag ที่ต่ำสุดของ Y มันเป็นโมเดล autoregressive บริสุทธิ์ (8220 self-regressed8221) ซึ่งเป็นเพียงกรณีพิเศษของรูปแบบการถดถอยและสามารถใช้กับซอฟต์แวร์การถดถอยแบบมาตรฐาน ตัวอย่างเช่นโมเดล autoregressive (8220AR (1) 8221) คำสั่งแรกสำหรับ Y เป็นรูปแบบการถดถอยแบบง่ายซึ่งตัวแปรอิสระมีเพียง Y lagged โดยหนึ่งช่วงเวลา (LAG (Y, 1) ใน Statgraphics หรือ YLAG1 ใน RegressIt) หากตัวทำนายบางตัวมีข้อผิดพลาดข้อผิดพลาดโมเดล ARIMA ไม่ใช่แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นเพราะไม่มีวิธีใดที่จะระบุข้อผิดพลาด 8222last period8217s error8221 เป็นตัวแปรอิสระ: ข้อผิดพลาดต้องคำนวณเป็นระยะ ๆ เป็นระยะ ๆ เมื่อโมเดลพอดีกับข้อมูล จากมุมมองด้านเทคนิคปัญหาเกี่ยวกับการใช้ข้อผิดพลาดที่ล่าช้าเป็นตัวพยากรณ์คือการคาดการณ์ model8217s ไม่ใช่หน้าที่เชิงเส้นของค่าสัมประสิทธิ์ แม้ว่าจะเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของข้อมูลที่ผ่านมา ดังนั้นค่าสัมประสิทธิ์ในแบบจำลอง ARIMA ที่มีข้อผิดพลาดที่ล้าหลังต้องถูกประมาณโดยวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพแบบไม่เชิงเส้น (8220hill-climbing8221) แทนที่จะใช้เพียงการแก้สมการของสมการ ตัวย่อ ARIMA ย่อมาจาก Auto-Regressive Integrated Moving Average ความล่าช้าของชุดเครื่องเขียนในสมการพยากรณ์ถูกเรียกว่า quotautoregressivequot terms ความล่าช้าของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์จะเรียกว่า quotmoving averagequot terms และชุดข้อมูลเวลาที่จะต้องมีความแตกต่างกันไปเพื่อที่จะทำให้ stationary ถูกกล่าวว่าเป็นชุด stationary ที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลง โมเดลแบบสุ่มและแบบสุ่มแนวโน้มโมเดลอัตถิภาวนิยมและแบบจำลองการทำให้เรียบเป็นแบบเอกเทศเป็นกรณีพิเศษของแบบจำลอง ARIMA (p, d, q) quotario ซึ่งโดย: p คือจํานวนเงื่อนไขเชิงอัตรกรรม (autoregressive terms), d คือจํานวนความแตกต่างที่ไม่จำเป็นสำหรับ stationarity และ q คือจํานวนข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ที่ล้าหลังใน สมการทำนาย สมการพยากรณ์ถูกสร้างขึ้นดังนี้ อันดับแรกให้ y แสดงความแตกต่าง d ของ Y ซึ่งหมายถึง: โปรดทราบว่าความแตกต่างที่สองของ Y (กรณี d2) ไม่ใช่ความแตกต่างจาก 2 ช่วงก่อนหน้า ค่อนข้างแตกต่างแรกของความแตกต่าง ซึ่งเป็นอนาล็อกแบบไม่ต่อเนื่องของอนุพันธ์ลำดับที่สองนั่นคือการเร่งความเร็วในท้องถิ่นของซีรีส์มากกว่าแนวโน้มในท้องถิ่น ในแง่ของ y สมการพยากรณ์ทั่วไปคือที่นี่มีการกำหนดค่าพารามิเตอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่ (9528217s) เพื่อให้สัญญาณของพวกเขามีค่าเป็นลบในสมการดังต่อไปนี้ตามข้อเสนอของ Box and Jenkins ผู้เขียนบางคนและซอฟต์แวร์ (รวมถึงภาษาการเขียนโปรแกรม R) กำหนดไฟล์เหล่านั้นเพื่อให้มีเครื่องหมายบวกแทน เมื่อจำนวนจริงถูกเสียบเข้ากับสมการไม่มีความคลุมเครือ แต่สำคัญมากที่ทราบว่าการประชุมซอฟต์แวร์ของคุณใช้เมื่อคุณอ่านผลลัพธ์ บ่อยครั้งที่พารามิเตอร์จะแสดงด้วย AR (1), AR (2), 8230 และ MA (1), MA (2), 8230 เป็นต้นเพื่อระบุรูปแบบ ARIMA ที่เหมาะสมสำหรับ Y คุณจะเริ่มต้นด้วยการกำหนดลำดับของ differencing (d) จำเป็นต้องจัดลำดับชุดและลบคุณลักษณะขั้นต้นของฤดูกาลอาจเป็นผลมาจากการเปลี่ยนแปลงความแปรปรวน - เสถียรภาพเช่นการบันทึกหรือการลดราคา ถ้าคุณหยุดอยู่ที่จุดนี้และคาดการณ์ว่าซีรี่ส์ที่แตกต่างกันคือค่าคงที่คุณได้ติดตั้งแบบสุ่มหรือแบบจำลองแนวโน้มแบบสุ่มเท่านั้น อย่างไรก็ตามชุดเครื่องเขียนอาจมีข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้เองซึ่งหมายความว่าคำจำกัดความของ AR บางข้อ (p 8805 1) และบางคำจำนวน MA (q 8805 1) ยังจำเป็นในสมการพยากรณ์ ขั้นตอนการกำหนดค่าของ p, d และ q ที่ดีที่สุดสำหรับชุดเวลาที่กำหนดจะกล่าวถึงในส่วนถัดไปของบันทึกย่อ (ซึ่งลิงก์อยู่ที่ด้านบนของหน้านี้) แต่เป็นการแสดงตัวอย่างบางส่วนของประเภท ของแบบจำลอง ARIMA แบบไม่ใช้เชิงเส้นที่มักพบคือด้านล่าง ARIMA (1,0,0) แบบจำลองอัตถดถอยอันดับแรก: ถ้าซีรี่ส์มีตำแหน่งนิ่งและสัมพันธ์กันอาจเป็นไปได้ว่าเป็นค่าหลายค่าของตนเองก่อนหน้าบวกค่าคงที่ สมการพยากรณ์ในกรณีนี้คือ 8230 ซึ่งเป็น Y ที่ถดถอยลงบนตัวของมันเองที่ล้าหลังไปหนึ่งช่วงเวลา นี่คือโมเดล 8220ARIMA (1,0,0) คงที่ 8221 ถ้าค่าเฉลี่ยของ Y เป็นศูนย์จะไม่มีการรวมค่าคงที่ ถ้าค่าสัมประสิทธิ์ความลาดชัน 981 1 เป็นค่าบวกและน้อยกว่า 1 ในขนาด (ต้องมีขนาดน้อยกว่า 1 ในกรณีที่ Y อยู่นิ่ง) รูปแบบนี้อธิบายถึงพฤติกรรมการคืนค่าเฉลี่ยซึ่งคาดว่าจะมีการคาดการณ์มูลค่า 8282 ของช่วงถัดไปเป็น 981 1 เท่าตาม ห่างไกลจากค่าเฉลี่ยเป็นค่า period8217s นี้ ถ้า 981 1 เป็นค่าลบจะคาดการณ์พฤติกรรมการคืนค่าเฉลี่ยด้วยการสลับสัญญาณซึ่งก็คือคาดการณ์ว่า Y จะอยู่ต่ำกว่าระยะเวลาถัดไปหากอยู่เหนือค่าเฉลี่ยในช่วงเวลานี้ ในแบบจำลองอัตถิภาวนิยมที่สอง (ARIMA (2,0,0)) จะมีระยะ Y t-2 อยู่ด้านขวาเช่นกันและอื่น ๆ ขึ้นอยู่กับสัญญาณและ magnitudes ของค่าสัมประสิทธิ์แบบ ARIMA (2,0,0) สามารถอธิบายระบบที่มีการพลิกกลับค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นในรูปแบบการสั่น sinusoidally เช่นการเคลื่อนไหวของมวลในฤดูใบไม้ผลิที่อยู่ภายใต้แรงกระแทกแบบสุ่ม . ARIMA (0, 0) การเดินแบบสุ่ม: ถ้าชุด Y ไม่อยู่นิ่งแบบจำลองที่ง่ายที่สุดที่เป็นไปได้คือรูปแบบการเดินแบบสุ่มซึ่งถือได้ว่าเป็นรูปแบบ AR (1) ที่มีข้อ จำกัด ในการกำหนดอัตลักษณ์เชิงอัตรกรรม ค่าสัมประสิทธิ์เท่ากับ 1 คือชุดที่มีการพลิกกลับหมายถึงช้าอย่างไม่หยุดนิ่ง สมการทำนายสำหรับแบบจำลองนี้สามารถเขียนได้ว่า: โดยที่ระยะคงที่คือการเปลี่ยนแปลงระยะเวลาเฉลี่ยเป็นระยะ ๆ (เช่นการลอยตัวในระยะยาว) ใน Y โมเดลนี้สามารถใช้เป็นแบบจำลองการถดถอยแบบไม่มีการสกัดกั้นซึ่ง ความแตกต่างแรกของ Y คือตัวแปรอิสระ เนื่องจากมีเพียงความแตกต่างที่ไม่มีความแตกต่างกันและเป็นระยะคงที่จึงถูกจัดเป็นแบบ quotARIMA (0,1,0) ด้วย constant. quot แบบ random-walk-without - drift จะเป็น ARIMA (0.1, 0) โดยไม่มีค่าคงที่ ARIMA (1,1,0) differenced แบบจำลอง autoregressive ลำดับแรก: ถ้าข้อผิดพลาดของรูปแบบการเดินแบบสุ่มเป็น autocorrelated บางทีปัญหาสามารถแก้ไขได้โดยการเพิ่มหนึ่งล่าช้าของตัวแปรขึ้นอยู่กับสมการทำนาย - - ie โดยการถอยกลับความแตกต่างแรกของ Y บนตัวเองล้าหลังโดยระยะเวลาหนึ่ง นี่จะเป็นสมการทำนายต่อไปนี้: ซึ่งสามารถจัดเรียงใหม่ได้นี่คือแบบจำลองอัตถิภาวนิยมอันดับแรกที่มีลำดับความแตกต่างอย่างไม่มีเงื่อนไขและลำดับคงที่อย่างใดอย่างหนึ่ง แบบจำลอง ARIMA (1,1,0) ARIMA (0,1,1) โดยไม่มีการเรียบแบบ exponential เรียบง่ายอย่างสม่ำเสมอ: อีกวิธีหนึ่งสำหรับการแก้ไขข้อผิดพลาด autocorrelated ในแบบจำลองการเดินแบบสุ่มได้รับการแนะนำโดยใช้แบบเรียบง่าย จำได้ว่าในบางช่วงเวลาที่ไม่ต่อเนื่อง (เช่นคนที่แสดงความผันผวนที่มีเสียงดังรอบ ๆ ค่าเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างช้าๆ) รูปแบบการเดินแบบสุ่มไม่ทำงานและค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวอยู่ในอดีต กล่าวอีกนัยหนึ่งแทนที่จะใช้การสังเกตล่าสุดเป็นคาดการณ์การสังเกตครั้งต่อไปจะเป็นการดีกว่าที่จะใช้ค่าเฉลี่ยของข้อสังเกตสุดท้ายไม่กี่ข้อเพื่อกรองสัญญาณรบกวนและประมาณค่าเฉลี่ยของท้องถิ่นอย่างแม่นยำมากขึ้น แบบจำลองการทำให้เรียบแบบเรียบง่ายใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบพหุคูณของค่าที่ผ่านมาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์นี้ สมการทำนายสำหรับแบบเรียบง่ายชี้แจงสามารถเขียนในรูปแบบที่เท่าเทียมทางคณิตศาสตร์ หนึ่งในนั้นคือแบบฟอร์ม 8220error correction8221 ที่เรียกว่า 8220error ซึ่งเป็นที่คาดการณ์ก่อนหน้านี้ได้รับการปรับเปลี่ยนไปในทิศทางของข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นเนื่องจาก e t-1 Y t-1 - 374 t-1 ตามนิยามนี้สามารถเขียนใหม่ได้ : ซึ่งเป็นสมการพยากรณ์ ARIMA (0,1,1) โดยไม่ใช้ค่าคงที่กับ 952 1 1 - 945 ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถใส่ข้อมูลการเรียบง่ายที่ชี้แจงได้โดยระบุว่าเป็นแบบ ARIMA (0,1,1) โดยไม่มี ค่าคงที่และค่าสัมประสิทธิ์ของค่าสัมประสิทธิ์ (1) โดยประมาณเท่ากับ 1-alpha ในสูตร SES จำได้ว่าในรูปแบบ SES อายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลในการคาดการณ์ล่วงหน้า 1 รอบคือ 1 945 หมายความว่าพวกเขาจะมีแนวโน้มที่จะล่าช้าหลังแนวโน้มหรือจุดหักเหตามระยะเวลาประมาณ 1 945 เป็นไปตามที่อายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลในการคาดการณ์ล่วงหน้า 1 รอบของรูปแบบ ARIMA (0,1,1) - ไม่ใช้แบบคงที่คือ 1 (1 - 952 1) ดังนั้นตัวอย่างเช่นถ้า 952 1 0.8 อายุเฉลี่ยอยู่ที่ 5 เมื่อ 952 1 วิธีที่ 1 ค่า ARIMA (0,1,1) - โดยไม่คิดค่าคงที่จะกลายเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวและเป็น 952 1 แนวทาง 0 มันกลายเป็นแบบสุ่มเดินโดยปราศจาก drift What8217s วิธีที่ดีที่สุดในการแก้ไข autocorrelation: การเพิ่ม AR terms หรือการเพิ่มเงื่อนไข MA ในสองโมเดลก่อนหน้าที่กล่าวข้างต้นปัญหาของความผิดพลาด autocorrelated ในแบบจำลองการเดินแบบสุ่มได้รับการแก้ไขในสองวิธีด้วยกันโดยการเพิ่มค่า lagged ของชุด differenced สมการหรือเพิ่มค่า lag ของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ แนวทางที่ดีที่สุดกฎของหัวแม่มือสำหรับสถานการณ์นี้ซึ่งจะมีการกล่าวถึงในรายละเอียดเพิ่มเติมในภายหลังว่าการเชื่อมโยงความสัมพันธ์ในทางบวกมักจะได้รับการปฏิบัติที่ดีที่สุดโดยการเพิ่มเทอม AR ไปยังโมเดลและการเชื่อมโยงกันในทางลบมักได้รับการปฏิบัติที่ดีที่สุดโดยการเพิ่ม ระยะ MA ในช่วงเวลาทางธุรกิจและเศรษฐกิจอัตลักษณ์เชิงลบมักเกิดขึ้นเป็นสิ่งประดิษฐ์ของความแตกต่าง (โดยทั่วไป differencing ลด autocorrelation บวกและอาจทำให้เกิดการเปลี่ยนจาก autocorrelation บวกกับลบ.) ดังนั้นรูปแบบ ARIMA (0,1,1) ซึ่ง differencing จะมาพร้อมกับระยะ MA จะใช้บ่อยกว่า ARIMA (1,1,0) รุ่น ARIMA (0,1,1) พร้อมกับการเรียบอย่างสม่ำเสมอด้วยการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว: เมื่อใช้โมเดล SES เป็นแบบ ARIMA คุณจะได้รับความยืดหยุ่นบางอย่าง ประการแรกประเมินค่าสัมประสิทธิ์ของค่าสัมประสิทธิ์การใช้ไฟฟ้า (MA) (1) เป็นค่าลบ นี้สอดคล้องกับปัจจัยราบรื่นที่มีขนาดใหญ่กว่า 1 ในรูปแบบ SES ซึ่งโดยปกติจะไม่ได้รับอนุญาตตามขั้นตอนแบบ SES เหมาะสม ประการที่สองคุณมีตัวเลือกในการรวมระยะเวลาคงที่ในรูปแบบ ARIMA หากต้องการเพื่อประเมินแนวโน้มโดยเฉลี่ยที่ไม่ใช่ศูนย์ โมเดล ARIMA (0,1,1) มีค่าคงที่มีสมการทำนาย: การคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งรอบจากแบบจำลองนี้มีคุณภาพคล้ายคลึงกับแบบจำลอง SES ยกเว้นว่าวิถีของการคาดการณ์ระยะยาวโดยทั่วไปคือ (ซึ่งมีความลาดชันเท่ากับ mu) มากกว่าเส้นแนวนอน ARIMA (0,2,1) หรือ (0,2,2) โดยไม่มีการเพิ่มความเรียบแบบเสียดสีเชิงเส้นแบบคงที่: โมเดลเรียบเรียงเชิงตัวเลขเป็นแบบเชิงเส้นเป็นแบบจำลอง ARIMA ซึ่งใช้ความแตกต่างกันตามคำต่าง ๆ สองแบบร่วมกับข้อกำหนดของ MA ความแตกต่างที่สองของซีรีส์ Y ไม่ใช่แค่ความแตกต่างระหว่าง Y กับตัวเองที่ล้าหลังไปสองช่วงคือความแตกต่างแรกของความแตกต่างแรกคือ การเปลี่ยนแปลงการเปลี่ยนแปลงของ Y ที่ระยะเวลา t ดังนั้นความแตกต่างที่สองของ Y ที่ระยะเวลา t เท่ากับ (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t-2Y t-1 Y t-2 ความแตกต่างที่สองของฟังก์ชันแบบไม่ต่อเนื่องมีลักษณะคล้ายคลึงกับอนุพันธ์ที่สองของฟังก์ชันต่อเนื่อง: วัดการอ้างอิงหรือ quotcurvaturequot ในฟังก์ชันตามจุดที่กำหนดในเวลา แบบจำลอง ARIMA (0,2,2) โดยไม่มีค่าคงที่คาดการณ์ว่าความแตกต่างที่สองของชุดเท่ากับฟังก์ชันเชิงเส้นของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์สองข้อสุดท้าย: ซึ่งสามารถจัดเรียงใหม่ได้ว่า: ที่ 952 1 และ 952 2 เป็น MA (1) และ MA (2) ค่าสัมประสิทธิ์ นี่คือแบบจำลองการเพิ่มความเรียบแบบเชิงเส้นแบบทั่วไป เป็นหลักเช่นเดียวกับรุ่น Holt8217s และรุ่น Brown8217s เป็นกรณีพิเศษ ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณเพื่อประมาณทั้งระดับท้องถิ่นและแนวโน้มท้องถิ่นในชุด การคาดการณ์ในระยะยาวจากรุ่นนี้มาบรรจบกันเป็นเส้นตรงซึ่งความลาดชันขึ้นอยู่กับแนวโน้มโดยเฉลี่ยที่สังเกตได้จากช่วงปลายชุด ARIMA (1,1,2) โดยไม่ทำให้เกิดความเรียบแบบเสียดสีเชิงเส้นแบบลดแรงเสียดทาน โมเดลนี้แสดงในภาพนิ่งที่มาพร้อมกับรุ่น ARIMA คาดการณ์แนวโน้มในท้องถิ่นในตอนท้ายของซีรี่ส์ แต่แผ่ออกไปในขอบเขตที่คาดการณ์อีกต่อไปเพื่อนำเสนอข้อความเกี่ยวกับอนุรักษนิยมซึ่งเป็นแนวปฏิบัติที่ได้รับการสนับสนุนเชิงประจักษ์ ดูบทความเกี่ยวกับสาเหตุที่ทำไมผลงาน Trend ที่มีการกระแทกโดย Gardner and McKenzie และบทความ quotGolden Rulequot โดย Armstrong et al. สำหรับรายละเอียด เป็นที่แนะนำโดยทั่วไปให้ยึดติดกับโมเดลซึ่งอย่างน้อยหนึ่ง p และ q ไม่ใหญ่กว่า 1 คือไม่พยายามให้พอดีกับรูปแบบเช่น ARIMA (2,1,2) เนื่องจากมีแนวโน้มที่จะนำไปสู่การ overfitting และปัญหา quotcommon-factorquot ที่กล่าวถึงในรายละเอียดเพิ่มเติมในบันทึกย่อเกี่ยวกับโครงสร้างทางคณิตศาสตร์ของโมเดล ARIMA การใช้งานสเปรดชีต: โมเดล ARIMA เช่นที่อธิบายข้างต้นใช้งานง่ายในสเปรดชีต สมการทำนายเป็นเพียงสมการเชิงเส้นที่อ้างถึงค่าที่ผ่านมาของซีรีส์เวลาเดิมและค่าที่ผ่านมาของข้อผิดพลาด ดังนั้นคุณสามารถตั้งค่าสเปรดชีตการพยากรณ์ ARIMA ได้โดยจัดเก็บข้อมูลในคอลัมน์ A สูตรพยากรณ์ในคอลัมน์ B และข้อผิดพลาด (ข้อมูลลบการคาดการณ์) ในคอลัมน์ C สูตรการคาดการณ์ในเซลล์ทั่วไปในคอลัมน์ B จะเป็นเพียง นิพจน์เชิงเส้นที่อ้างถึงค่าในแถวก่อนหน้าของคอลัมน์ A และ C คูณด้วยค่าสัมประสิทธิ์ของ AR หรือ MA ที่เหมาะสมซึ่งเก็บไว้ในเซลล์ที่อื่นในสเปรดชีต