Разработка прогноза с помощью метода скользящей средней. Пример решения задачи

Модель на основе скользящего среднего

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.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.

Рассчитайте ошибки полученных прогнозов при использовании каждого метода.

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов

Сглаживание скользящих средних. Применение сглаживания методом скользящей средней

Метод скользящей средней

Мастер-класс: Скользящие средние: построение, виды, поиск точек входа в сделку

Трендовая модель на основе средних (SMA)

Скользящая средняя форекс - вымыслы и реальная помощь

Краш-тест идикатора Moving Average (Метод скользящего среднего)

Модель авторегрессии и скользящего среднего ARMA(p,q)

Скользящая средняя - обман и заработок на бинарных опционах

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.

Решая уравнение 7получаем значения Затем образуем сумму и находим коэффициенты при степенях z. Если все корни уравнения 6 модель на основе скользящего среднего в единичном круге, то ряд сходится при Мы можем записать Если все корни 6 лежат в единичном круге, то 10 будет сходиться в среднеквадратичном. Оценивание параметров Если случайные величины распределены нормально, то наблюдения будут нормально распределенными с нулевыми средними и ковариациями 2. Мы займемся сейчас оцениванием параметров рассматриваемой модели по наблюдениям: К сожалению, хотя ковариационная матрица имеет простой вид, этого нельзя сказать об обратной к ней матрице.

Модели скользящего среднего порядка q, обозначаемые CC qв англоязычной литературе MA q Moving Average modelsимеют вид: Преобразуем 3. В моделях скользящего среднего МА q не требуется накладывать никаких ограничений на параметры q1, q2, Однако, если в модели МА 1 параметр q по абсолютной величине больше или равен 1, то текущее значение уt в соответствии с 3.

Чтобы избежать этого, надо, чтобы веса в 6.

На основе данных таблицы рассчитаем известные нам характеристики погрешности прогноза: Применяется, если значение фактических величин изменяются во времени. Например, численность занятых в экономике России составила в г. Учитывая абсолютное изменение показателя, прогнозная численность занятых в экономике России составит в г тыс. Методы прогнозирования, основанные на усреднении, применяются, когда оперативно нужно обновлять прогнозы для реестров, содержащих большое количество исходных данных.

При этом на параметры процесса AR p не накладываются модель на основе скользящего среднего условия для того, чтобы этот процесс был обратимым. Но для стационарности процесса корни его характеристического уравнения должны лежать вне единичного круга. В то же время параметры процесса МА q не должны удовлетворять никаким условиям для стационарности, однако для обратимости корни его характеристического уравнения 1 - q1z - q2 z2

Вам может быть интересно

© 2015-2019 - bitbest.ru