Ontleding van outoregressiewe bewegende Gemiddeld Models: Beraming en voorspelling quotIn die outoregressiewe bewegende gemiddelde (ARMA) model, Rose (1993) berig ernstige probleme wat veroorsaak word deur afrondingsfoute op model identifikasie en parameter beraming. Jammalamadaka et al. (1999) wys daarop dat Alix27s metode (sien Ali, 1977) vir die ARMA model is swak conditioning wanneer jy met afgeronde data. Kozicki en Hoffman (2004) tot die gevolgtrekking gekom dat die afronding foute verdraai die variansie van data, verander die lag verspreiding van tydreekse, en lei tot teenstrydig koëffisiënt raming. quot Wys abstrakte versteek abstrakte OPSOMMING: In hierdie artikel ondersoek ons die Fisher inligting matriks van 'n afgeronde ingedeel stel monsterneming (RSS) monster en te wys dat die monster is altyd meer insiggewend as 'n afgeronde eenvoudige ewekansige steekproefneming (SRS) monster van dieselfde grootte. Aan die ander kant, stel ons 'n nuwe metode om maksimum waarskynlikheid skattings (MLE) van onbekende parameters vir hierdie model benader en verdere vestig die sterk konsekwentheid en asimptotiese normaliteit van die voorgestelde beramers. Simulasie eksperimente toon dat die benader MLE gebaseer op afgeronde RSS is altyd doeltreffender as dié wat gebaseer is op afgeronde SRS. KeywordsRounding errorRanked stel samplingMaximum annneemlikheidsberaming Full-text Artikel Mei 2012 Weiming Li Tianqing Liu Zhidong Bai quotWhen werk met 'n matige grootte monsters, is 'n aansienlike vermindering in die computational las en die verwerking van die tyd bereik met behulp van geslote vorm uitdrukking vir die determinant en inverse, wat doen nie vereis dat die berekening van so baie kruis-kovariansiematrikse of omkeer matrikse van orde na gelang van die steekproefgrootte. In die eenveranderlike geval (k 1), het verskeie geslote vorm algoritmes afgelei deur Newbold (1974), Ali (1977 Ljung en Box (1979) en vele ander. Meerveranderlike uitbreidings van hierdie algoritmes is hoofsaaklik deur Hillmer en Tiao (voorgestelde . 1979), Nicholls en Hall (1979), Nicholls (1980), Reinsel (1995), Mauricio (1995) en MA (1997) quot Wys abstrakte versteek abstrakte oPSOMMING: Beskikbaar geslote vorm uitdrukking vir die determinant en inverse van die kovariansiematriks van 'n stel waarnemings wat deur 'n vektor outoregressiewe bewegende gemiddelde model is afgelei na aanleiding van 'n verenigde en vereenvoudigde benadering. Computational riglyne om hierdie modelle deur maksimum waarskynlikheid of nie-lineêre skat kleinstekwadrate metodes word ook gegee. Artikel Maart 2009 Jose L. Gallego quotThese oomblikke afhang op die inverse matriks van. wat omslagtig te verkry kan word, veral as T is groot (bv T 50). Daar bestaan 'n transformasie (soortgelyk aan die Choleski ontbinding (Ali, 1977)) sodanig dat vergelykings (4) en (5) kan bereken word sonder die behoefte om die matriks Keer. Definieer 'n fopspeen vektor: quot Wys abstrakte Steek abstrakte OPSOMMING: Verdiskontering kontantvloei vereis 'n balans model om die koste van kapitaal te bepaal. Die CAPM van Sharpe en die intertemporale bate prysmodel van Merton (1973) bied 'n teoretiese regverdiging vir verdiskontering teen 'n konstante risiko-aangepaste koers. Twee probleme met hierdie aansoek. In die eerste plek vir gemiddelde terugkeer kontantvloei die risiko aanpassing is onbekend, en tweedens, as die huidige waarde vorentoe word vererger toe die verspreiding van toekomstige rykdom is waarskynlik reg skeef. Ek ontwikkel ewewig verdiskonteringskoerse vir kontantvloei wie quotlevelquot of quotgrowth ratequot is gemiddelde terugkeer. Reekskorrelasie ook elimineer grootliks die skeefheid probleem. Kopiereg 2007 Die Oos-Finansies Vereniging. Artikel Mei 2007 Carmelo GiaccottoDocumentation is die onvoorwaardelike gemiddelde van die proses, en x03C8 (L) is 'n rasionele, oneindige-graad lag operateur polinoom, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Let wel: Die konstante eienskap van 'n ARIMA model voorwerp ooreenstem met c. en nie die onvoorwaardelike gemiddelde 956. Deur Wolds ontbinding 1. Vergelyking 5-12 ooreenstem met 'n stilstaande stogastiese proses op voorwaarde dat die koëffisiënte x03C8 Ek is absoluut summable. Dit is die geval wanneer die AR polinoom, x03D5 (L). is stabiel. wat beteken dat al sy wortels lê buite die eenheidsirkel. Daarbenewens het die proses is kousale op voorwaarde dat die MA polinoom is omkeerbaar. wat beteken dat al sy wortels lê buite die eenheidsirkel. Ekonometrie Gereedskap dwing stabiliteit en inverteerbaarheid van ARMA prosesse. Wanneer jy 'n ARMA model spesifiseer met behulp van ARIMA. jy 'n fout as jy koëffisiënte wat nie ooreenstem met 'n stabiele AR polinoom of omkeerbare MA polinoom betree. Net so, skat lê stasionariteit en inverteerbaarheid beperkings tydens beraming. Verwysings 1 Wold, H. 'n studie in die ontleding van tydreekse. Uppsala, Swede: Almqvist amp Wiksell, 1938. Kies jou CountryWelcome om stat 510 Welcome to stat 510 Toegepaste Tydreeksanalise Die doel van hierdie kursus is om te leer en statistiese metodes toe te pas vir die ontleding van data wat met verloop van tyd het waargeneem. Ons uitdaging in hierdie kursus is om rekenskap te gee van die korrelasie tussen metings wat naby in tyd is. Onderwerpe wat gedek word in hierdie kursus sluit metodes vir: Modellering eenveranderlike tydreekse data met outoregressiewe en bewegende gemiddelde modelle (aangedui as ARIMA modelle, soms genoem word Posbus Jenkins modelle). Gereedskap vir model identifikasie, model skatting, en evaluering van die geskiktheid van die model. Met behulp van 'n model vir die voorspelling en die bepaling van voorspelling tussenposes vir voorspellings. Glad metodes en tendens / seisoenale ontbinding metodes. Glad metodes sluit bewegende gemiddeldes, eksponensiële gladstryking, en Lowess smoothers. Verhoudings tussen tydreekse veranderlikes, kruis korrelasie, uitgestel regressiemodelle Ingryping Ontleding (basies voor / na ontleding van 'n tydreeks te effek van 'n nuwe beleid, behandeling, ens beoordeel) Longitudinale analise en herhaalde metings Models vir die vergelyking van behandelings toe die reaksie is 'n tydreeks. Vektor outoregressiemodelle vir meerveranderlike tydreekse ARCH Models vir die verandering van variasie en periodes van wisselvalligheid in 'n reeks Die analiseer van die frekwensiedomein - Periodograms, Spectral Digtheid, die identifisering van die belangrikste periodieke komponente van 'n reeks. Ons sal 'n statisical sagteware program gebruik om tydreekse ontleed. Die kursus opdragte en aantekeninge R-kode om ons data te analiseer. As jy nie bekend is met R is (of nodig het om te borsel), neem 'n tyd om te volg deur die volgende inleiding: Sommige nuttige inligting oor die program vir aanlyn-studente: NavigationForecasting Data-ontginning en vooruitskatting dienste met behulp van data-ontginning, maatskappye en organisasies kan die winsgewendheid te verhoog van hul besighede deur die opgrawing van geleenthede en die opsporing van potensiële risiko's. Ons data-ontginning en ontleding raadgewende dienste kan jou help om waardevolle inligting te onttrek uit jou data deur gebruik te maak van vooruitskatting modellering (regressie en tydreeksanalise). Ons kan jou data te analiseer en voorsien u met vooruitskatting verslae wat jou behoefte sal pas. Voorspellingsmodelle en Project Life Cycle vooruitskatting is 'n komponent van data-ontginning. Dit is die proses van beraming in onbekende situasies en word algemeen gebruik in die bespreking van tydreeksdata. Regressiemodelle kan die beste gebruik met tydreeksdata te tendense en seasonalities spoor (selfs al is die modelle is ook nuttig vir deursnit data). Hulle kan help om antwoorde op vrae soos Wat sal ons verkope in die volgende kwartaal wees en hoe vol vertroue is ons in die voorspelling Regressie modelle is ook baie goed vir interpol en ekstrapoleer data in beide lineêre en nie-lineêre benaderings. Ons Excel raadgewende dienste kan u voorsien van vooruitskatting verslae deur die toets van jou data deur middel van verskeie modelle en implementering van die beste model wat bepaal word. Ons het 'n span van besigheid ontleders, statistiese modelers en IT-spesialiste wat instrumente soos Voorspelling Pro, SPSS, Statistica, Access en Excel te gebruik om die analise uit te voer. Ons regressiemodelle sluit in, maar is nie beperk tot: Lineêre en nie-lineêre regressie Meervoudige regressie Eksponensiële smoothing met toevoeging seisoenaliteit Eenvoudige eksponensiële gladstryking met vermenigvuldigende seisoenaliteit Halt winters eksponensiële gladstryking Halt winters eenvoudige eksponensiële gladstryking met toevoeging seisoenaliteit Halt winters eenvoudige eksponensiële gladstryking met vermenigvuldigende seisoenaliteit gedempte eksponensiële glad Eenvoudige bewegende gemiddelde ontleding gesentreerde bewegende gemiddelde ontleding ARIMA (outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde) Hier is twee voorbeelde van voorspelling plot: Fig 1. Derde (3) Bestel polinoom model Verwysing lineêre regressie Lineêre regressie is gebruik om die waarde van 'n afhanklike skaal veranderlike model gebaseer op die lineêre verwantskap met een of meer voorspellers. Daar word geskat die koëffisiënte van die lineêre vergelyking, wat een of meer onafhanklike veranderlikes wat die beste ter waarde van die afhanklike veranderlike te voorspel. Byvoorbeeld, kan jy probeer om 'n verkoopspersoneel voorspel totale jaarlikse verkope (die afhanklike veranderlike) van onafhanklike veranderlikes soos ouderdom, opvoeding, en jare se ondervinding. 'N motorbedryf groep hou van die verkope vir 'n verskeidenheid van persoonlike motorvoertuie. In 'n poging om in staat wees om oor - en onderpresterende modelle te identifiseer, wil hê jy moet 'n verhouding tussen voertuigverkope en eienskappe voertuig te vestig. Ons kan lineêre regressie te gebruik om modelle wat nie goed verkoop identifiseer. Is die aantal wedstryde gewen deur 'n basketbal span in 'n seisoen wat verband hou met die gemiddelde aantal punte die span tellings per wedstryd 'n spreidiagram dui daarop dat hierdie veranderlikes lineêr verwant is. Die aantal wedstryde gewen en die gemiddelde aantal behaal deur die teenstander punte is ook lineêr verwant is. Hierdie veranderlikes het 'n negatiewe verhouding. Soos die aantal wedstryde verhogings gewen, die gemiddelde aantal punte behaal deur die teenstander af. Met lineêre regressie, kan jy die verhouding van hierdie veranderlikes te modelleer. 'N Goeie model kan gebruik word om te voorspel hoeveel wedstryde spanne sal wen. Die Nambe Mills maatskappy het 'n lyn van metaal eetgerei produkte wat 'n poleer stap in die vervaardigingsproses nodig. Om jou te help beplan die produksie skedule, is die polering keer vir 59 produkte aangeteken, saam met die tipe produk en die relatiewe groottes van hierdie produkte, gemeet in terme van hul diameters. Ons kan lineêre regressie te gebruik om te bepaal of die polering tyd voorspel kan word deur die produk grootte. Nie-lineêre regressie-lineêre regressie is 'n metode om 'n nie-lineêre model van die verhouding tussen die afhanklike veranderlike en 'n stel onafhanklike veranderlikes. In teenstelling met tradisionele liniêre regressie, wat beperk is tot die beraming van lineêre modelle, kan nie-lineêre regressiemodelle te skat met arbitrêre verhouding tussen onafhanklike en afhanklike veranderlikes. Dit word gedoen met behulp van iteratiewe skatting algoritmes. Let daarop dat hierdie proses is nie nodig vir 'n eenvoudige polinoom modelle van die vorm y A BX2. Deur die definisie van W X2, kry ons 'n eenvoudige lineêre model, Y A BW, wat gebruik kan word geskat met behulp van tradisionele metodes soos die lineêre regressie prosedure. Kan bevolking voorspel op grond van tyd 'n spreidiagram toon dat dit lyk asof daar 'n sterk verhouding tussen bevolking en tyd wees, maar die verhouding is nie-lineêre, so dit verg die spesiale skatting metodes van die nie-lineêre regressie prosedure. Deur die oprigting van 'n toepaslike vergelyking, soos 'n logistieke bevolkingsgroei model, ons kan 'n goeie skatting van die model te kry, wat ons toelaat om voorspellings te maak oor bevolking te maak vir tye wat nie eintlik gemeet. 'N internet-diensverskaffer (ISP) is die bepaling van die gevolge van 'n virus op sy netwerke. As deel van hierdie poging, het hulle die (benaderde) persentasie besmette e-pos verkeer opgespoor op sy netwerke met verloop van tyd, vanaf die oomblik van ontdekking tot die bedreiging is vervat. Ons kan nie-lineêre regressie te gebruik om die opkoms en ondergang van die infeksie te modelleer. Vooruitskatting Ontleding Hierdie proses produseer fiks / voorspelling waardes en residue vir een of meer tydreekse, met behulp van 'n algoritme wat glad uit onreëlmatige komponente van tydreeksdata. 'N Verskeidenheid van modelle verskil in die tendens (geen, lineêre, of eksponensiële) en seisoenaliteit (geen, toevoeging, of vermenigvuldiging) is beskikbaar. Inventaris-intensiewe ondernemings in diens dikwels statistiese tegnieke vir projekteer toekomstige voorraad. Die eksponensiële Smoothing prosedure kan beide gebruik word om 'n model van die inventaris tydreeks te ontwikkel en te vinnig voorspellings gebaseer op die model te produseer. ARIMA (Box-Jenkins) Voorbeeld Hierdie prosedure skat nie-seisoenale en seisoenale eenveranderlike ARIMA (outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde) modelle (ook bekend as Box-Jenkins modelle) met of sonder vaste regressor veranderlikes. Die prosedure produseer maksimum-waarskynlikheid ramings en kan tydreekse met ontbreek Waarnemings verwerk. Jy is in beheer van gehaltebeheer by 'n fabriek en moet weet of en wanneer ewekansige skommelinge in kwaliteit van die produk oorskry hul gewone aanvaarbare vlakke. Youve probeer gehalte modellering produk tellings met 'n eksponensiële gladstryking model, maar gevind - vermoedelik as gevolg van die hoogs wisselvallige aard van die data - dat die model nie veel meer as die algehele gemiddelde voorspel en dus is van weinig nut. ARIMA modelle is geskik vir die beskrywing van komplekse tydreekse. Na die bou van 'n toepaslike ARIMA model, kan jy die kwaliteit van die produk tellings saam met die boonste en onderste vertrouensintervalle deur die model plot. Tellings wat buite die vertrouensintervalle val kan 'n ware daling in kwaliteit van die produk aan te dui. 'N katalogus maatskappy, wat belangstel in die ontwikkeling van 'n voorspelling model, het data wat ingesamel is op maandelikse verkope van mens klere saam met verskeie reeks wat gebruik kan word om 'n paar van die variasie in verkope te verduidelik. Moontlike voorspellers sluit die aantal katalogusse gepos en die aantal bladsye in die katalogus, die aantal telefoonlyne oop vir bestelling, die bedrag bestee aan advertensies in gedrukte en die aantal verteenwoordigers kliëntediens. Is enige van die voorspellers nuttig vir vooruitskatting is 'n model met voorspellers regtig beter as een sonder Gebruik die ARIMA prosedure om voorspellingsmodelle te skep met en sonder voorspellers, en kyk of daar 'n beduidende verskil in voorspellende vermoë. Die kleinhandel kruideniersware mark in 'n mediumgrootte metropolitaanse gebied word oorheers deur twee supermarkgroepe: Nortons en EdMart. Nortons is onlangs gekoop deur 'n groot nasionale kruideniersware ketting wat dan sy eie merk van produkte, waarvan die meeste verkoop vir aansienlik minder as die naam merk produkte aangebied teen EdMart bekendgestel. Vir 'n aantal jare, het EdMart gehandhaaf oor 'n 5 rand in markaandeel oor Nortons, hoofsaaklik as gevolg van sy uitstekende kliëntediens. Tydens hul eerste twee maande van eienaarskap, die nuwe moedermaatskappy van Nortons begin met 'n aggressiewe veldtog adverteer hul eie produk lyn. Die gevolg was 'n vinnige en dramatiese toename in markaandeel. Was die toename in markaandeel uitsluitlik ten koste van EdMarts aandeel, of is 'n paar van die toename weens verliese wat deur die klein ma-en-pop kruideniersware wat die res van die plaaslike mark Seisoene Ontbinding Voorbeeld Die Seisoene Ontbinding prosedure ontbind n reeks in 'n seisoenale komponent, 'n gekombineerde tendens en siklus komponent, en 'n fout komponent. Die prosedure is 'n implementering van die Sensus Metode Ek, ook bekend as die verhouding-tot-bewegende-gemiddelde metode. 'N Wetenskaplike stel belang in die ontleding van maandelikse metings van die osoon vlak op 'n spesifieke weerstasie. Die doel is om vas te stel of daar enige neiging in die data. Ten einde enige werklike tendens ontbloot, die wetenskaplike moet eers om rekenskap te gee van die variasie in lesings as gevolg van seisoenale effekte. Die Seisoene Ontbinding prosedure kan gebruik word om enige sistematiese seisoenale variasies te verwyder. Die tendens analise word dan uitgevoer word op 'n seisoensaangepaste reeks. 'N katalogus maatskappy is geïnteresseerd in die modellering van die opwaartse neiging van die verkope van sy mens klere lyn op 'n stel van voorspeller veranderlikes soos die aantal katalogusse gepos en die aantal telefoonlyne oop vir bestelling. Vir hierdie doel het die maatskappy wat versamel maandelikse verkope van mens klere vir 'n tydperk van 10 jaar. Om 'n tendens analise uit te voer (byvoorbeeld, met 'n motor regressie prosedure) sy nodig om enige seisoenale variasies teenwoordig is in die data verwyder. Dan kan jy maklik met die seisoenale Ontbinding procedurements op Skatting en voorspelling vir outoregressiewe en bewegende gemiddelde Nongaussian Rye Finale bruto pryse kan wissel na gelang van plaaslike BTW. Abstract outoregressiewe en bewegende gemiddelde modelle bestudeer vir 'n lang tydperk van die tyd, veral in die Gaussiese geval, ten opsigte van die probleme van voorspelling en dié van beraming van die koëffisiënte van die modelle. Dit is slegs in die afgelope jaar wat especial aandag is geskenk aan die geval van nonGaussian modelle waar dit besef is dat die ooreenstemmende probleme 'n meer ingewikkeld, maar ryker struktuur kan hê. 'N diskrete tyd outoregressiewe bewegende gemiddelde model is 'n oplossing x t van die stelsel van vergelykings waar die volgorde t is 'n reeks van 'n onafhanklike, identies verdeelde variate E t 0, E t 2 2 GT 0 (2 lt). Die koëffisiënte n j. b k is 'n werklikheid en dit is konvensionele om 'n 0 b 0 1 uiteengesit Daar is 'n stilstaande oplossing vir die stelsel as en slegs as die polinoom het geen nulle van absolute waarde een en hierdie oplossing is uniek bepaal. Die skatting probleem is dat van die skatte van die koëffisiënte n j. b k gegee die volgorde van waarnemings x 1 ,, x N. Die stilstaande oplossing xt is kousale, as die polinoom 'n (Z) het al sy nulle van absolute waarde groter as een, in die sin dat daar 'n eensydige uitbeelding van xt in terme van die huidige en verlede van die ry met die koëffisiënte j dalende eksponensieel vinnig nul as j. Hierdie navorsing is gedeeltelik deur Kantoor van Naval Navorsing Grant N00014-90-J1372.
No comments:
Post a Comment