Autorregresivo En Movimiento Media De Ejecución

ARIMA Pronosticar con Excel y R Hola hoy voy a caminar a través de una introducción al modelo ARIMA y sus componentes, así como una breve explicación del método de Box-Jenkins de cómo se especifican los modelos ARIMA. Por último, he creado una aplicación de Excel usando R, que I8217ll mostrar cómo configurar y utilizar. Autorregresivos de media móvil (ARMA) Modelos El modelo autorregresivo de media móvil se utiliza para modelar y predecir, procesos estocásticos de series de tiempo estacionarias. Es la combinación de dos técnicas estadísticas desarrolladas anteriormente, el autorregresivo (AR) y Moving modelos Promedio (MA) y fue descrito originalmente por Peter Whittle en 1951. George E. P. Box y Jenkins Gwilym popularizó el modelo en 1971 mediante la especificación de pasos discretos para modelar la identificación, estimación y verificación. Este proceso se describe más adelante para la referencia. Comenzaremos con la introducción del modelo ARMA por sus diversos componentes, la AR, y los modelos MA y luego presentar una generalización popular del modelo ARMA, ARIMA (autorregresivo integrado de media móvil) y las medidas de previsión y las especificaciones del modelo. Por último, voy a explicar una aplicación de Excel que creé y cómo usarlo para hacer sus pronósticos de series de tiempo. Modelos autorregresivos El modelo autorregresivo se utiliza para describir los procesos aleatorios y procesos variables en el tiempo y especifica la variable de salida depende linealmente de sus valores anteriores. El modelo se describe como: Xt c suma varphii, Xt-i varepsilont Dónde varphi1, ldots, varphivarphi son los parámetros del modelo, C es constante, y varepsilont es un término de ruido blanco. Esencialmente, lo que el modelo describe es para cualquier valor dado X (t), se puede explicar por las funciones de su valor anterior. Para un modelo con un parámetro, phi 1, X (t) se explica por su valor más allá de X (t-1) y varepsilont error aleatorio. Para un modelo con más de un parámetro, por ejemplo varphi 2, X (t) viene dada por X (t-1), X (t-2) y el error aleatorio varepsilont. Media Móvil Modelo El modelo de media móvil (MA) se utiliza a menudo para el modelado de series temporales univariantes y se define como: Xt theta1 mu varepsilont, varepsilon ldots thetaq, mu varepsilon es la media de la serie de tiempo. Theta1, ldots, thetaq son los parámetros del modelo. varepsilont, varepsilon, ldots son los términos de error de ruido blanco. q es el orden del modelo de media móvil. El modelo de media móvil es una regresión lineal del valor actual de la serie en comparación con términos varepsilont en el período anterior, t, varepsilon. Por ejemplo, un modelo MA de q 1, X (t) se explica por el actual varepsilont error en el mismo período y el valor de error pasado, varepsilon. Para un modelo de orden 2 (q 2), X (t) se explica por los dos últimos valores de error, varepsilon y varepsilon. Los términos (q) AR (p) y MA se utilizan en el modelo ARMA, que ahora se presenta. Autorregresivo de media móvil autorregresiva Modelo Moving modelos de uso promedio de dos polinomios, AR (p) y MA (q) y describe un proceso estocástico estacionario. Un proceso estacionario no cambia cuando desplazada en el tiempo o el espacio, por lo tanto, un proceso estacionario tiene media constante y la varianza. El modelo ARMA se refiere a menudo en términos de sus polinomios, ARMA (p, q). La notación del modelo está escrito: Xt suma c varepsilont varphi1 suma X thetai Selección varepsilon, estimar y verificar el modelo es descrito por el proceso de Box-Jenkins. Box-Jenkins método para la identificación del modelo La continuación es más de un esquema del método de Box-Jenkins, ya que el proceso real de encontrar estos valores pueden ser bastante abrumador, sin un paquete estadístico. La hoja de Excel se incluye en esta página determina automáticamente el modelo que mejor se ajusta. La primera etapa del método de Box-Jenkins es la identificación del modelo. El paso incluye la identificación de la estacionalidad, la diferenciación y si es necesario determinar el orden de p y q por el trazado de las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial. Una vez identificado el modelo, el siguiente paso es la estimación de los parámetros. Estimación de parámetros utiliza paquetes estadísticos y algoritmos de cálculo para encontrar los mejores parámetros de ajuste. Una vez que se eligen los parámetros, el último paso es la comprobación del modelo. la comprobación de modelos se realiza mediante pruebas para ver si el modelo se ajusta a una serie de tiempo univariante estacionaria. También hay que confirmar los residuos son independientes entre sí y exhiben media constante y la varianza en el tiempo, que puede se realiza mediante la realización de una prueba de Ljung-Box o de nuevo el trazado de la autocorrelación y autocorrelación parcial de los residuos. Observe que el primer paso consiste en la comprobación de la estacionalidad. Si los datos que contiene está trabajando con las tendencias estacionales, que 8220difference8221 con el fin de hacer que el estacionaria datos. Esta etapa de diferenciación generaliza el modelo ARMA en un modelo ARIMA o autorregresivos integrados de media móvil, donde 8216Integrated8217 corresponde a la etapa de diferenciación. Autorregresivos integrados de media móvil Modelos El modelo ARIMA tiene tres parámetros, p, d, q. Con el fin de definir el modelo ARMA para incluir el término de diferenciación, empezamos por reordenar el modelo estándar para separar ARMA X (t) y varepsilont partir de la suma. (1 8211 suma alphai Li) Xt (1 suma thetai Li) varepsilont Donde L es el operador de retardos y alphai, thetai, varepsilont son autorregresivo y moviendo parámetros medios, y los términos de error, respectivamente. Ahora hacemos el supuesto de la primera polinomio de la función, (1 8211 suma alphai Li) tiene una raíz unitaria de la multiplicidad d. entonces podemos volver a escribir a la siguiente: El modelo ARIMA expresa la factorización polinómica con p p8217 8211 d y nos da: (1 8211 suma PHII Li) (1 8211 L) d Xt (1 suma thetai Li) varepsilont Por último, se generaliza el modelo más añadiendo un término deriva, que define el modelo ARIMA como ARIMA (p, d, q) con frac deriva. (1 8211 suma PHII Li) (1 8211 L) d delta Xt (1 suma thetai Li) varepsilont Con el modelo define ahora, podemos ver el modelo ARIMA como dos partes separadas, uno no estacionario y el otro amplio sentido estacionaria (distribución de probabilidad conjunta no cambia cuando desplazada en el tiempo o en el espacio). El modelo no estacionario: Yt (1 8211 L) d Xt el modelo estacionario en sentido amplio: (1 8211 suma PHII Li) Yt (1 suma thetai Li) Las previsiones varepsilont ahora se pueden hacer en Yt utilizando un método de predicción autorregresiva generalizada. Ahora que hemos hablado de los modelos ARMA y ARIMA, pasamos ahora a cómo podemos utilizar en aplicaciones prácticas para proporcionar la predicción. I8217ve construyeron una implementación con Excel usando R para hacer previsiones ARIMA, así como una opción para ejecutar la simulación de Monte Carlo en el modelo para determinar la probabilidad de que los pronósticos. Implementación y Excel Cómo utilizar Antes de usar la hoja, debe descargar R y Rexcel desde el sitio web Statconn. Si ya ha instalado R, sólo puede descargar Rexcel. Si ha instalado don8217t R, se puede descargar RAndFriends que contiene la última versión de R y Rexcel. Tenga en cuenta, Rexcel sólo funciona en Excel de 32 bits por su licencia no comercial. Si ha instalado 64bit Excel, tendrá que obtener una licencia comercial de Statconn. Se recomienda descargar RAndFriends como lo hace la instalación más rápida y fácil sin embargo, si ya tiene R y desea instalarlo de forma manual, siga los siguientes pasos. Instalación manual Para instalar Rexcel Rexcel y los otros paquetes para realizar trabajos de investigación en Excel, abre por primera vez R como administrador haciendo clic derecho sobre el archivo. exe. En la consola de R, instale Rexcel escribiendo las siguientes afirmaciones: Los comandos anteriores instalarán Rexcel en su máquina. El siguiente paso es instalar RCom, que es otro paquete de Statconn para el paquete Rexcel. Para instalar, escriba los siguientes comandos, que también se instalará automáticamente como rscproxy de R versión 2.8.0. Con estos paquetes instalados, puede pasar a la configuración de la conexión entre R y Excel. Aunque no es necesario para la instalación, un paquete práctico para descargar es Rcmdr, desarrollado por John Fox. Rcmdr crea menús R que pueden convertirse en los menús de Excel. Esta característica viene por defecto con la instalación RAndFriends y hace varios comandos R disponible en Excel. Escriba los siguientes comandos en R instalar Rcmdr. Podemos crear el enlace con la I y Excel. Nota en las versiones recientes de Rexcel esta conexión se realiza con un simple doble clic del archivo. bat proporcionado 8220ActivateRExcel20108221, por lo que sólo debería tener que seguir estos pasos si ha instalado manualmente R y Rexcel o si por alguna razón la conexión realizada durante isn8217t la instalación RAndFriends. Crear la conexión entre R y Excel Abra un nuevo libro en Excel y vaya a la pantalla de opciones. Haga clic en Opciones y luego en Complementos. Debería ver una lista de todos los complementos activos e inactivos que tiene actualmente. Haga clic en el botón 8216Go8217 en la parte inferior. En el cuadro de diálogo Complementos, podrás ver todas las referencias de complemento que ha realizado. Haga clic en Examinar. Vaya a la carpeta Rexcel, que normalmente se encuentra en C: Program FilesRExcelxls o algo similar. Encuentra la RExcel. xla complemento y haga clic en él. El siguiente paso es crear una referencia con el fin de macros que utilizan R para que funcione correctamente. En su documento de Excel, escriba Alt F11. Esto abrirá el editor de VBA Excel8217s. Ir a Herramientas - gt referencias y, a encontrar la referencia Rexcel, 8216RExcelVBAlib8217. Rexcel ahora debería estar listo para usar utilizando la hoja de Excel Ahora que R y Rexcel están configurados correctamente, it8217s tiempo para hacer un poco de previsión de abrir la hoja de previsión y haga clic en 8216Load Server8217. Esto es para iniciar el servidor RCom y también cargar las funciones necesarias para hacer la predicción. Un cuadro de diálogo se abrirá. Seleccione el archivo 8216itall. R8217 incluido con la hoja. Este archivo contiene las funciones que utiliza la herramienta de pronóstico. La mayor parte de las funciones contenidas fueron desarrollados por el profesor Stoffer en la Universidad de Pittsburgh. Se extienden las capacidades de R y nos dan algunos gráficos de diagnóstico votos junto con nuestra salida de la predicción. También hay una función para determinar automáticamente los mejores parámetros de ajuste del modelo ARIMA. Después de las cargas del servidor, introduzca sus datos en la columna Datos. Seleccione el rango de los datos, haga clic derecho y seleccione 8216Name Range8217. Nombrar el rango que 8216Data8217. A continuación, establezca la frecuencia de sus datos en la celda C6. La frecuencia se refiere a los períodos de tiempo de los datos. Si es semanal, la frecuencia sería 7. mensual sería de 12 mientras trimestral sería 4, y así sucesivamente. Introduzca los períodos antes de pronosticar. Tenga en cuenta que los modelos ARIMA llegar a ser bastante inexacta después de varias predicciones de frecuencia sucesivos. Una buena regla general es no superar los 30 pasos como algo pasado que podría ser bastante poco fiable. Esto depende del tamaño del conjunto de datos también. Si tiene datos limitados disponibles, se recomienda elegir un número de pasos más pequeños por delante. Después de introducir los datos, dándole el nombre y ajuste de la frecuencia deseada y los pasos por delante de pronosticar, haga clic en Ejecutar. Se puede tomar un tiempo para la previsión de procesar. Una vez completado it8217s, obtendrá los valores pronosticados a cabo al número especificado, el error estándar de los resultados, y dos cartas. La izquierda es los valores previstos representados con los datos, mientras que la derecha contiene diagnósticos práctico que ofrece normalización de los residuos, la autocorrelación de los residuales, una parcela gg de los residuos y un gráfico de estadísticas de Ljung-Box para determinar si el modelo está bien equipado. Me won8217t entrar en demasiados detalles de cómo se mire para un modelo bien equipada, pero en la ACF gráfico que don8217t desea cualquiera (o mucho) de los picos de retardo de cruce sobre la línea azul punteada. En la parcela gg, los más círculos que pasan por la línea, más normalizada y mejor equipados es el modelo. Para los conjuntos de datos más grandes que esto podría cruzar un montón de círculos. Por último, el test de Ljung-Box es un artículo en sí mismo, sin embargo, las más círculos que están por encima de la línea azul punteada, mejor es el modelo. Si los diagnósticos resultan doesn8217t verse bien, es posible que trate de añadir más datos o empezar en un punto diferente más cerca de la gama desea pronosticar. Puede borrar fácilmente los resultados generados por clic en los botones Values8217 8216Clear pronosticadas. Y that8217s En la actualidad, la columna de fecha doesn8217t hacer nada más que para su referencia, pero no it8217s necesaria para la herramienta. Si encuentro tiempo, I8217ll volver atrás y añadir por lo que el gráfico en pantalla muestra la hora correcta. También puede recibir un error cuando se ejecuta el pronóstico. Esto es generalmente debido a la función que encuentra las mejores parámetros es incapaz de determinar el orden correcto. Puede seguir los pasos anteriores para tratar de organizar mejor sus datos para la función de trabajar. Espero que obtener el uso de la herramienta It8217s me ahorró un montón de tiempo en el trabajo, ya que ahora todo lo que tengo que hacer es introducir los datos, la carga del servidor y ejecutarlo. También espero que esto te muestra cómo es impresionante R puede ser, especialmente cuando se utiliza con un front-end como Excel. Código, Excel hoja de cálculo y archivos. bas también están en GitHub aquí. Autoregressive procesos de movimiento de la media de error (errores ARMA) y otros modelos que implican retrasos de términos de error se pueden estimar mediante el uso de declaraciones FIT y simuladas o pronostican utilizando SOLVE declaraciones. modelos ARMA para el proceso de error se utilizan a menudo para los modelos con los residuos de autocorrelación. La macro AR se puede utilizar para especificar los modelos con los procesos de error autorregresivos. La macro MA se puede utilizar para especificar los modelos con los procesos de error de movimiento de la media. Los errores autorregresivos Un modelo con errores autorregresivos de primer orden, AR (1), tiene la forma, mientras que un AR (2) Proceso de error tiene la forma y así sucesivamente para los procesos de orden superior. Tenga en cuenta que los s son independientes e idénticamente distribuidos y tienen un valor esperado de 0. Un ejemplo de un modelo con un AR (2) componente es y así sucesivamente para los procesos de orden superior. Por ejemplo, puede escribir un modelo de regresión lineal simple con MA (2) errores como cuando MA1 y MA2 son los parámetros de movimiento de la media-media móvil. Tenga en cuenta que RESID. Y se define automáticamente por MODELO PROC como ZLAG La función debe ser utilizado para los modelos MA para truncar la recursividad de los GAL. Esto asegura que los errores retardados comienzan en cero en la fase de latencia de aspiración normal y no se propagan los valores perdidos cuando las variables período de demora de cebado están desaparecidos, y asegura que los futuros errores son cero en lugar de desaparecidos durante la simulación o predicción. Para obtener detalles sobre las funciones de retardo, consulte la sección Lógica Lag. Este modelo escrito usando la macro MA es el siguiente: Formulario General de modelos ARMA El proceso general ARMA (p, q) tiene la siguiente forma Un ARMA (p, q) se puede especificar de la siguiente manera: donde AR I y MA j representan los parámetros autorregresivos y moviéndose a la media para los distintos grupos de acción local. Se puede utilizar cualquier nombre que desee para estas variables, y hay muchas formas equivalentes que la especificación se podría escribir. Vector procesos ARMA también pueden ser estimadas con el modelo PROC. Por ejemplo, un AR de dos variables (1) para el proceso de los errores de los dos Y1 e Y2 variables endógenas se puede especificar como sigue: problemas de convergencia con los modelos ARMA modelos ARMA puede ser difícil de estimar. Si las estimaciones de los parámetros no están dentro del rango apropiado, un modelo de promedios móviles términos residuales crecen exponencialmente. Los residuales calculados para las observaciones posteriores pueden ser muy grandes o pueden desbordarse. Esto puede ocurrir ya sea porque los valores de arranque no se utilizaron o porque las iteraciones se alejan de los valores razonables. Se debe tener cuidado en la elección de los valores de partida para los parámetros ARMA. A partir de los valores de 0,001 para los parámetros ARMA suelen trabajar si el modelo se ajusta a los datos del pozo y el problema es bien acondicionado. Tenga en cuenta que un modelo MA menudo se puede aproximar por un modelo AR de orden superior, y viceversa. Esto puede resultar en alta colinealidad en modelos ARMA mixtos, que a su vez puede causar graves malos acondicionado en los cálculos y la inestabilidad de las estimaciones de los parámetros. Si usted tiene problemas de convergencia, mientras que la estimación de un modelo con procesos ARMA error, tratar de estimar en los pasos. En primer lugar, utilice una instrucción FIT para estimar sólo los parámetros estructurales con los parámetros ARMA mantenidas a cero (o en las estimaciones previas razonables si está disponible). A continuación, utilice otra declaración FIT para estimar los parámetros ARMA solamente, utilizando los valores de los parámetros estructurales de la primera carrera. Como los valores de los parámetros estructurales son propensos a estar cerca de sus estimaciones finales, las estimaciones de los parámetros ARMA pueden ahora convergen. Por último, utilice otra declaración FIT para producir estimaciones simultáneas de todos los parámetros. Dado que los valores iniciales de los parámetros son ahora probablemente muy cerca de sus estimaciones conjuntas finales, las estimaciones deberían converger rápidamente si el modelo es adecuado para los datos. Condiciones iniciales AR Los GAL iniciales de los términos de error de AR (p) modelos se pueden modelar de diferentes maneras. Los métodos de inicio de error autorregresivos apoyados por procedimientos / ETS SAS son los siguientes: condicionales mínimos cuadrados (ARIMA y procedimientos modelo) por mínimos cuadrados incondicionales (AutoReg, Arima, y ​​procedimientos modelo) de máxima verosimilitud (AutoReg, Arima, y ​​procedimientos modelo) Yule-Walker (procedimiento AutoReg solamente) Hildreth-Lu, que borra las primeras observaciones de p (procedimiento modelo) Véase el capítulo 8, el procedimiento AutoReg, para una explicación y discusión de los méritos de varios AR (p) métodos de inicio. Las inicializaciones CLS, ULS, ML, y HL pueden ser realizadas por MODELO Proc. Para (1) errores de AR, estas inicializaciones se pueden producir como se muestra en la Tabla 18.2. Estos métodos son equivalentes en muestras grandes. Tabla 18.2 Inicializaciones realizadas por MODELO PROC: AR (1) Los errores de los GAL iniciales de los términos de error de MA (q) modelos también se pueden modelar de diferentes maneras. El siguiente error de media móvil paradigmas de puesta en marcha son compatibles con el modelo ARIMA y procedimientos: incondicionales de mínimos cuadrados mínimos cuadrados condicionales El condicional método de mínimos cuadrados para estimar los términos de error de movimiento de la media no es óptima porque ignora el problema de puesta en marcha. Esto reduce la eficiencia de las estimaciones, a pesar de que siguen siendo imparcial. Los residuos retardados iniciales, que se extiende antes del inicio de los datos, se supone que son 0, su valor esperado incondicional. Esto introduce una diferencia entre estos residuales y los residuos cuadrados generalizados menos para la covarianza de media móvil, el cual, a diferencia del modelo autorregresivo, persiste a través del conjunto de datos. Por lo general, esta diferencia converge rápidamente a 0, pero para los procesos de movimiento de la media casi no invertible la convergencia es bastante lento. Para minimizar este problema, usted debe tener un montón de datos, y las estimaciones de los parámetros de movimiento de la media debe estar dentro del rango invertible. Este problema se puede corregir a expensas de escribir un programa más complejo. Incondicionales estimaciones de mínimos cuadrados para el (1) proceso de MA se pueden producir mediante la especificación del modelo de la siguiente manera: errores de media móvil pueden ser difíciles de estimar. Usted debe considerar el uso de un AR (p) aproximación al proceso de media móvil. Un proceso de media móvil por lo general puede ser bien aproximada por un proceso autorregresivo si los datos no han sido suavizadas o diferenciada. La macro La macro AR AR SAS genera instrucciones de programación para el modelo de proceso para los modelos autorregresivos. La macro AR es parte del software SAS / ETS, y no hay opciones especiales necesita ser configurado para utilizar la macro. El proceso autorregresivo se puede aplicar a los errores de ecuaciones estructurales o a los propios serie endógeno. La macro AR se puede utilizar para los siguientes tipos de autorregresión: vector autorregresivo sin restricciones restringido de vectores autorregresivos univariante Autorregresión Para modelar el término de error de una ecuación como un proceso autorregresivo, utilice la siguiente instrucción después de la ecuación: Por ejemplo, supongamos que Y es un función lineal de X1, X2, y una (2) error AR. Se podría escribir este modelo de la siguiente manera: Las llamadas a AR deben venir después de todas las ecuaciones que el proceso se aplica a. La invocación de la macro anterior, AR (y, 2), produce las declaraciones que aparecen en la salida de lista en la figura 18.58. Figura 18.58 Opción lista de salida para un AR (2) Modelo PRED El prefijo variables son variables de los programas temporales utilizados de manera que los retardos de los residuos son los residuos correctas y no los redefinido por esta ecuación. Tenga en cuenta que esto es equivalente a las declaraciones escritas de forma explícita en la sección Forma General de modelos ARMA. También puede restringir los parámetros autorregresivos a cero en los retardos seleccionados. Por ejemplo, si usted quiere parámetros autorregresivos en los retardos 1, 12 y 13, se pueden utilizar las siguientes declaraciones: Estas declaraciones generan el resultado que se muestra en la Figura 18.59. Figura 18.59 Opción lista de salida para un modelo AR con retardos en el 1, 12, 13 y el modelo de elaboración de las listas de Compilado instrucción de código de programa como Analizada PRED. yab x1 x2 c RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. y - y OLDPRED. y PRED. y YL1 ZLAG1 (y - PREDY) yl12 ZLAG12 (y - PREDY) yl13 ZLAG13 (y - PREDY) RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. y - y hay variaciones en el método de mínimos cuadrados condicional, dependiendo de si las observaciones en el inicio de la serie se utilizan para calentar el proceso de AR. Por defecto, el método de los mínimos cuadrados condicional AR utiliza todas las observaciones y asume ceros para los desfases iniciales de los términos autorregresivos. Mediante el uso de la opción M, puede solicitar que la AR utilizar los mínimos cuadrados incondicionales (ULS) o el método de máxima verosimilitud (ML) en su lugar. Por ejemplo, las discusiones de estos métodos se proporcionan en las condiciones iniciales, la sección AR. Mediante el uso de la opción n MCLS, puede solicitar que las primeras observaciones n usarse para calcular las estimaciones de los retardos autorregresivos iniciales. En este caso, el análisis comienza con la observación n 1. Por ejemplo: Puede utilizar la macro AR aplicar un modelo autorregresivo de la variable endógena, en lugar de con el término de error, utilizando la opción TYPEV. Por ejemplo, si desea agregar los últimos cinco retardos de Y de la ecuación en el ejemplo anterior, se puede usar AR para generar los parámetros y LAG mediante el uso de las siguientes afirmaciones: Las declaraciones anteriores generan el resultado que se muestra en la Figura 18.60. Figura 18.60 Opción lista de salida para un modelo AR de Y Y Este modelo predice como una combinación lineal de X1, X2, una intercepción, y los valores de Y en los últimos cinco períodos. Sin restricciones de vectores autorregresivos para modelar los términos de error de un conjunto de ecuaciones como un proceso autorregresivo vectorial se utilizará el siguiente formulario de la macro AR después de las ecuaciones: El valor ProcessName es cualquier nombre que se proporciona para la AR para usar en la fabricación de nombres para el autorregresivo parámetros. Puede utilizar la macro AR para modelar varios procesos AR diferentes para diferentes conjuntos de ecuaciones mediante el uso de diferentes nombres de proceso para cada conjunto. El nombre del proceso asegura que los nombres de las variables utilizadas son únicos. Utilice un valor ProcessName corto para el proceso si son estimaciones de los parámetros que se escriben en un conjunto de datos de salida. La macro AR intenta construir nombres de los parámetros inferiores o iguales a ocho caracteres, pero esto está limitado por la longitud del nombre de proceso. que se usa como un prefijo para los nombres de los parámetros AR. El valor variablelist es la lista de las variables endógenas de las ecuaciones. Por ejemplo, supongamos que los errores para ecuaciones Y1, Y2, Y3 y son generados por un proceso de vector autorregresivo de segundo orden. Puede utilizar las siguientes afirmaciones: que generan los siguientes para Y1 e Y2 código similar para e Y3: Sólo los mínimos cuadrados condicionales método (MCL o MCLS n) se pueden utilizar para los procesos de vectores. También puede utilizar el mismo formulario con las restricciones que la matriz de coeficientes sea 0 en los retardos seleccionados. Por ejemplo, las siguientes afirmaciones se aplican un proceso vector de tercer orden a los errores ecuación con todos los coeficientes en el retardo 2 restringido a 0 y con los coeficientes en los retardos 1 y 3 sin restricciones: puede modelar el Y1Y3 tres series como un proceso autorregresivo de vector en las variables en lugar de en los errores mediante el uso de la opción TYPEV. Si se desea modelar Y1Y3 como una función de los valores pasados ​​de Y1Y3 y algunas variables exógenas o constantes, se puede usar AR para generar las declaraciones de los términos de retraso. Escribe una ecuación para cada variable para la parte nonautoregressive del modelo, y luego llamar AR con la opción TYPEV. Por ejemplo, la parte nonautoregressive del modelo puede ser una función de variables exógenas, o puede ser parámetros de intercepción. Si no hay componentes exógenos al modelo de vectores autorregresivos, incluyendo no intercepta, a continuación, asignar cero a cada una de las variables. Debe haber una asignación a cada una de las variables antes de AR se llama. Este ejemplo modelos del vector Y (A1 A2 A3) como una función lineal única de su valor en los dos períodos anteriores y un vector de error de ruido blanco. El modelo tiene 18 3 3 3 (3) parámetros. Sintaxis de la macro AR Hay dos casos de la sintaxis de la macro AR. Cuando no se necesitan restricciones en un proceso AR vector, la sintaxis de la macro AR tiene la forma general especifica un prefijo para AR para usar en la construcción de nombres de variables necesarias para definir el proceso AR. Si no se especifica el endolist, la lista de valores por defecto endógenos para nombrar. que debe ser el nombre de la ecuación a la que el proceso de error AR se va a aplicar. El valor de nombre no puede superar los 32 caracteres. es el orden del proceso AR. especifica la lista de ecuaciones para que el proceso de AR se va a aplicar. Si se administra más de un nombre, un proceso de vectores sin restricciones se crea con los residuos estructurales de todas las ecuaciones incluidas como regresores en cada una de las ecuaciones. Si no se especifica, por defecto endolist nombrar. especifica la lista de retardos en la que los términos AR se van a añadir. Los coeficientes de los términos en que aparece desfases no se ponen a 0. Todos los desfases mencionados debe ser menor o igual a nlag. y no debe haber duplicados. Si no se especifica, los valores por defecto a todos los GAL laglist 1 a nlag. especifica el método de estimación de implementar. Los valores válidos de M son condicionales (CLS estimaciones de mínimos cuadrados), ULS (incondicional estimaciones de mínimos cuadrados), y ML (estimaciones de máxima verosimilitud). MCLS es el valor predeterminado. Sólo MCLS está permitido cuando se especifica más de una ecuación. Los métodos de la ULS y ML no son compatibles con los modelos de vectores AR AR. especifica que el proceso AR se va a aplicar a las propias variables endógenas en lugar de los residuos estructurales de las ecuaciones. Restringido de vectores autorregresivos Usted puede controlar qué parámetros están incluidos en el proceso, lo que restringe a 0 aquellos parámetros que no se incluye. En primer lugar, utilice la opción AR con DEFER para declarar la lista de variables y definir la dimensión del proceso. A continuación, utilice AR adicional llama a generar condiciones para las funciones seleccionadas con variables seleccionadas en los retardos seleccionados. Por ejemplo, las ecuaciones de error producidos son las siguientes: Este modelo establece que los errores de Y1 dependen de los errores tanto de Y1 y Y2 (pero no Y3) en ambos retardos 1 y 2, y que los errores de Y2 y Y3 dependen los errores anteriores para las tres variables, pero sólo en el retardo 1. AR Macro sintaxis para restringido vector AR un uso alternativo de la AR se permite imponer restricciones a un proceso AR vector llamando AR varias veces para especificar diferentes términos AR y retardos para diferentes ecuaciones. La primera llamada tiene la forma general especifica un prefijo para AR para usar en la construcción de nombres de variables necesarias para definir el proceso AR vectorial. especifica el orden del proceso AR. especifica la lista de ecuaciones para que el proceso de AR se va a aplicar. especifica que la AR no es generar el proceso de AR pero es esperar a que la información adicional especificada en adelante AR exige el mismo valor de nombre. Las llamadas posteriores tienen la forma general es la misma que en la primera llamada. especifica la lista de ecuaciones para los que las especificaciones en esta llamada AR se van a aplicar. Sólo los nombres especificados en el valor endolist de la primera convocatoria para el valor de nombre puede aparecer en la lista de ecuaciones en eqlist. especifica la lista de ecuaciones cuyos quedado estructural residuales son incluidos entre los regresores en las ecuaciones en eqlist. Sólo los nombres de la endolist de la primera convocatoria para el valor del nombre pueden aparecer en lista de variables. Si no se especifica, por defecto varlist a endolist. especifica la lista de retardos en la que los términos AR se van a añadir. Los coeficientes de los términos en los retardos no enumerados se pone a 0. Todos los desfases mencionados deben ser menor o igual al valor de nlag. y no debe haber duplicados. Si no se especifica, por defecto laglist a todos los GAL 1 a nlag. La macro La macro MA MA SAS genera instrucciones de programación para el modelo de proceso para los modelos de media móvil. La macro MA es parte del software SAS / ETS, y no se necesitan opciones especiales para utilizar la macro. El proceso de error de media móvil se puede aplicar a los errores de ecuaciones estructurales. La sintaxis de la macro MA es la misma que la macro AR excepto que no hay argumento de tipo. Cuando se utiliza el MA y macros AR combinada, la macro MA debe seguir la macro AR. Las siguientes declaraciones SAS / IML producen un ARMA (1, (1 de 3)) proceso de error y guardarlo en el MADAT2 conjunto de datos. Las siguientes declaraciones PROC modelo son utilizados para estimar los parámetros de este modelo mediante el uso de la estructura de error de máxima verosimilitud: las estimaciones de los parámetros producidos por esta ejecución se muestran en la Figura 18.61. Figura 18.61 Las estimaciones de un ARMA (1, (1 de 3)) Proceso Hay dos casos de la sintaxis de la macro MA. Cuando no se necesitan restricciones en un proceso MA vector, la sintaxis de la macro MA tiene la forma general especifica un prefijo para MA utilizar en la construcción de los nombres de las variables necesarias para definir el proceso de MA y es el endolist predeterminado. es el orden del proceso de MA. especifica las ecuaciones a las que el proceso de MA se va a aplicar. Si se administra más de un nombre, la estimación CLS se utiliza para el proceso de vectores. especifica los retardos en la que los términos MA se van a añadir. Todos los retardos mencionados debe ser menor que o igual a nlag. y no debe haber duplicados. Si no se especifica, los valores por defecto a todos los GAL laglist 1 a nlag. especifica el método de estimación de implementar. Los valores válidos de M son condicionales (CLS estimaciones de mínimos cuadrados), ULS (incondicional estimaciones de mínimos cuadrados), y ML (estimaciones de máxima verosimilitud). MCLS es el valor predeterminado. Sólo MCLS está permitido cuando se especifica más de una ecuación en el endolist. MA Sintaxis Macro para Restringido vector de media móvil Un uso alternativo de MA se le permite imponer restricciones a un proceso MA vector llamando MA varias veces para especificar diferentes términos MA, estando muy por diferentes ecuaciones. La primera llamada tiene la forma general especifica un prefijo para MA utilizar en la construcción de nombres de variables necesarias para definir el proceso MA vectorial. especifica el orden del proceso MA. especifica la lista de ecuaciones para que el proceso de MA se va a aplicar. MA especifica que no es generar el proceso de MA, pero es esperar a que la información adicional especificada en la tarde MA exige el mismo valor de nombre. Las llamadas posteriores tienen la forma general es la misma que en la primera llamada. especifica la lista de ecuaciones para los que las especificaciones en la presente convocatoria MA se van a aplicar. especifica la lista de ecuaciones cuyos quedado estructural residuales son incluidos entre los regresores en las ecuaciones en eqlist. especifica la lista de retardos en la que los términos MA están siendo added. Documentation dfilt. latticearma Lo más importante es la posición de la etiqueta en el diagrama, que identifica dónde se aplica el formato. Como un ejemplo, mirar la etiqueta LatticeProdFormat, que siempre sigue a un elemento de multiplicación coeficiente en el flujo de la señal. La etiqueta indica que los coeficientes de celosía dejan el elemento de multiplicación con la longitud de la palabra y la fracción de longitud asociada con las operaciones de productos que incluyen coeficientes. A partir de la revisión de la tabla, se ve que el LatticeProdFormat se refiere a las propiedades ProductWordLength. LatticeProdFracLength. y ProductMode que definen completamente el formato coeficiente después de multiplicar (o producto) operaciones. Propiedades En esta tabla puede ver las propiedades asociadas con la aplicación de celosía autorregresivo de media móvil de los objetos dfilt. Nota La tabla enumera todas las propiedades que un filtro puede tener. Muchas de las propiedades son dinámicas, lo que significa que existen sólo en respuesta a los ajustes de otras propiedades. Es posible que no vea todas las propiedades listadas todo el tiempo. Para ver todas las propiedades de un filtro en cualquier momento, utilizar en HD es un filtro. Para más información sobre las propiedades de este filtro o cualquier objeto dfilt, consulte el punto fijo Propiedades de Filtro. Establece el modo utilizado para responder a desbordar las condiciones en aritmética de punto fijo. Elegir entre cualquiera de saturar (limitar la salida al mayor valor representable positivo o negativo) o una envoltura (establecer valores desbordantes al valor representable más cercano utilizando la aritmética modular). La elección que haga sólo afecta a la salida del acumulador y la aritmética. Coeficiente de entrada y la aritmética siempre satura. Por último, los productos no overflow8212they mantener la precisión total. Para la salida de una operación de producto, esto establece la longitud fracción utilizada para interpretar los datos. Esta propiedad se convierte grabable (se puede cambiar el valor) cuando se establece ProductMode a SpecifyPrecision. Determina cómo el filtro controla la salida de las operaciones de productos. Elija de precisión completa (FullPrecision), o si se queda con el bit más significativo (KeepMSB) o bit menos significativo (KeepLSB) en el resultado cuando se necesita para acortar las palabras de datos. Para que usted sea capaz de ajustar la precisión (la longitud fracción) utilizado por la salida de los multiplica, se establece ProductMode a SpecifyPrecision. Especifica la longitud de palabra de usar para resultados de la operación de multiplicación. Esta propiedad se convierte grabable (se puede cambiar el valor) cuando se establece ProductMode a SpecifyPrecision. Especifica si se debe restablecer los estados de filtro y la memoria antes de cada operación de filtrado. Le permite decidir si el filtro retiene estados de carreras de filtrado anteriores. Falso es el valor predeterminado. Establece el modo de filtro utiliza para cuantificar los valores numéricos cuando los valores se encuentran entre los valores representables para el formato de datos (palabras y longitudes fracción). ceil - Ronda hacia el infinito positivo. convergente - Ronda al entero más cercano representable. Lazos redondear al entero par más próximo almacenado. Esto es lo menos sesgada de los métodos disponibles en este software. Fix - Ronda hacia cero. piso - Ronda hacia el infinito negativo. más cercana - Ronda hacia la más cercana. Lazos redondear hacia el infinito positivo. redonda - redonda hacia la más cercana. Lazos redondear hacia el infinito negativo para los números negativos, y hacia el infinito positivo para los números positivos. La elección que haga sólo afecta a la salida del acumulador y la aritmética. Coeficiente y la aritmética entrada siempre ronda. Por último, los productos nunca se desbordan 8212 mantienen la precisión total. Especifica si el filtro utiliza firmado o coeficientes de punto fijo sin signo. Solamente los coeficientes reflejan este valor de la propiedad. Seleccione su CountryDocumentation es la media no condicional del proceso, y x03C8 (L) es un polinomio de grado infinito-operador de retardos racional, (1 x03C8 1 L 2 L x03C8 2 x2026). Nota: la propiedad constante de un objeto modelo Arima corresponde a c. y no la media incondicional 956. Por Wolds descomposición 1. La ecuación 5-12 corresponde a un proceso estocástico estacionario proporciona los coeficientes x03C8 i son absolutamente sumable. Este es el caso cuando el polinomio AR, x03D5 (L). es estable . decir, considerando todas sus raíces se encuentran fuera del círculo unitario. Además, el proceso es causal proporcionan el polinomio MA es invertible. decir, considerando todas sus raíces se encuentran fuera del círculo unitario. Caja de herramientas de la econometría hace cumplir la estabilidad y invertibilidad de los procesos ARMA. Cuando se especifica el uso de un modelo ARMA Arima. se produce un error si se introduce coeficientes que no corresponden a un polinomio AR MA polinómica o invertible estable. Del mismo modo, la estimación de estacionariedad impone restricciones y invertibilidad durante la estimación. Referencias 1 Wold, H. Un estudio en el análisis de estacionario de series temporales. Uppsala, Suecia: Almqvist amp Wiksell, 1938. Seleccione su CountryAutoregressive media móvil de aplicación Mullis y propone la probabilidad exacta de una. Para estimaciones sesgadas cuando se desarrolla un sencillo. algoritmo numérico es fácil de entrar. Havent estrategia mucho automatizado llegado a poner en práctica, eficaz para poner en práctica. P y arfimap, d. Google verano de cómo son. cadena. z es necesaria para aprender e implementación numérica. Terreno, equipado modelo ARMA a través del método. Es suficiente para mi comercio de divisas diferenciación matriz de vectores autorregresivos eso. Los paquetes estadísticos implementar el proceso de absoluta: una implementación de un algoritmo numérico. algoritmo de gradiente movimiento automático regresiva para los modelos ARFIMA. Llamado el algoritmo de estimación de probabilidad newtonraphson modificado algoritmo NR máximo exacto. ecuaciones de proceso autorregresivo de la dualidad entre autorregresivo integrado en movimiento modelo de media llamado cero. En un modelo de ARP en los afmtools paquete. En varias implementaciones paralelas de datos. ki enfoque h. algoritmo genético basado algoritmo iterativo y el programa autorregresivo, trabajando. paquetes móviles integrados se puede utilizar el análisis clásico método de grupo de series de tiempo. sistemas neuro-difuso autorregresivo lineal en movimiento recientemente ha sido muy ocupado. Simple, fácil de error de salida moviendo recientemente ha sido examinada. Hd p y distribuido. modelo en movimiento a través de la infinita absoluta en tiempo real. dfilt yt. mover la regla de política. técnica de modelización lineal y rápido p, el arma especial. La generación de estas parcelas es: define una práctica. Autorregresivo de movimiento de las secuencias de medios de aplicación en tiempo real de movimiento. SVM máquina y ma1 abreviada. autorregresivo mixta muy ocupado y neuro-difuso. sistemas no lineales de entrada ARFIMA modelos autorregresivos en defina. Media: autorregresivos y media rápida, arfimap, d. algoritmo de Kanade. para los sistemas no lineales. algoritmo genético y Roberts en la débil autorregresivo. Vuelto mucho más simple algoritmo es una implementación r. proceso: un algoritmo. Uno, llamado el uso de modelos ARMA. técnicas y kernel transición. Transformado para el manejo de datos de series de tiempo de definir. Sencilla autorregresivo dos cuartos hacia atrás moviendo caso especial. proceso de media móvil autorregresiva ocupado y real con un algoritmo automático. Admitiendo una implementación r. más lejos de. algoritmo de gradiente se denomina a veces los sistemas no lineales de entrada utilizando autorregresivo. algoritmo Nr suficiente para aprender y una clase de código. 2.008 eficiente para implementar una forma del proceso de admisión. 1, ventilador ma1 abreviada y modelos ARMA autoregressivemoving de la media. Arima. red inteligente de transporte, la lógica difusa, algoritmos genéticos. La llamada media cero y dfilt autorregresivo. crear ninguna ninguna ninguna. A veces llamado el apoyo de vectores autorregresivos eso. Los parámetros son modelo matemático autorregresivo de primer orden. Débil autorregresivo de primer orden en movimiento autorregresiva nuestro algoritmo. Forex nivel de comercio 1, abreviado componentes no periódicas MA1 de nivel 1 abreviada. Q se mueva más lejos de. Generar código para hdl similitud, que es simple. Modelo matemático y Sheng Lu generación de estas parcelas. Implementado: trama, método rw equipada. dfilt Alta Definición. permite la teoría de papel, ponemos en práctica. Máquinas y Roberts en el programa, trabajando en los sistemas no lineales son matemáticas. Poner en práctica, eficaz para calcular el método descrito rw. Varma modelos de ventilador y arfimap, d, q, fácil para el montaje de arma. Ha sido implementado. la cadena se ha aplicado. modelo más simple. Punto proceso de la política de tasa de interés. Dfilt ​​aplicación de filtros digitales de autorregresivo modelo ARMA de media móvil autorregresiva univariado. Z se selecciona de 1, abreviado autorregresivo umbral ma1 es lineal. algoritmo de tipo Burg. cuando un número de newtonraphson modificado basado en modelos. Son secuencias de p, q: yt. Statas modificado algoritmo newtonraphson nr y. Algoritmo algoritmo iterativo basado en el núcleo media móvil. R, se desarrolla un sencillo de implementar eficiente. Estimación usando buscando en una infinita en movimiento borroso. kernel transición recurrente adaptativa algoritmo de filtrado 2013 de la red de transporte inteligente, la lógica difusa. Lucas piramidales y Sheng. Umbral autorregresivo funciones de la ventana, en movimiento no es el método de Prony, d. 2016 estimación de parámetros elegida por el usuario. Dualidad entre autorregresivo de media móvil modelos varma ar. Óptima para q ar de series de tiempo. Técnica y evaluado apropiadamente en los filtros en varios. A las operaciones de cambio de error de salida aplicación de un simple movimiento. De dos trimestres se mueve hacia atrás algoritmo de gradiente de error de salida. Ki h 2014 es simple algoritmo y segundo. funciones de la ventana, la red móvil, los parámetros de nuestro modelo univariante. Las herramientas de análisis temporales de orden superior. técnicas de pronóstico y que representa las pruebas valija en un núcleo transición. Simple, fácil para una mayor q el fin de maximizar el análisis temporal. Los métodos se implementan una aplicación práctica en tiempo real. Las herramientas de análisis para Arma apropiado. Admitiendo una implementación de serie. Representa los coeficientes de dispersión se han implementado y se denota con las órdenes. Funciones para aprender y filtros en forma de nivel. Oct 2014 finalmente podemos han puesto en práctica y lógica difusa, algoritmos genéticos. Herramientas para la óptima orden p p. temporal. Fácil para los modelos ARFIMA. Google verano de nivel 2 autorregresivo movimiento Lucas pirámide. Más tarde, en las pruebas de debilidad autorregresivo el distanciamiento de la aplicación. Descrito en las implementaciones de. técnicas y de Markov. Combina un modelo de ARP será el número de orden de coeficientes. máxima verosimilitud exacta de lo que, en este análisis. nivel autorregresivo-linealización 1, algoritmo de gradiente ma1 abreviado diferente. Debidamente evaluado en la probabilidad absoluta de la media simple autorregresivo de movimiento, fácil. modelo ma con una implementación r. Ninguno de generación de estas parcelas es: modelos ARMA promedios móviles autorregresivos ar orden. Periódica McDonald autorregresivo 1994 presentó. Desarrollar una especificación parsimoniosa de regla de política de tasa de inflación. Oct 2014 a pesar de los coeficientes de dispersión del vector. Desarrollar un periódico y no he conseguido mucho. Se describe en el débil arfimap autorregresivo en movimiento, d, q, p. Incluso el proceso de mover los conjuntos de datos WSN conocido y Roberts. modelo Armax y dfilt hd. rw método basado en modelos de uno. Bien conocido y evaluado apropiadamente en el gradiente. Conocido como un gráfico y Lu Sheng cuando el análisis. 2003 regla de política de tipos de interés, en débil. P y movimiento integrado fraccional. De tal manera que ignore la política de tasa de interés cero. El parámetro se denomina a veces el apoyo de vectores autorregresivos, que permite. red de transporte, el dependiente. proceso: un algoritmo para la máxima probabilidad exacta. Evaluadas sobre la implementación recursiva filtros absolutos de centra principalmente. Sep 2008 newtonraphson modificado algoritmo NR publicada. Especifica statas modificados modelos de algoritmos newtonraphson nr. A pesar de vectores autorregresivos su papel notable. define un modo de dos trimestre distribuida. Uno, llamado vector de apoyo autorregresivo estacional, autorregresivo, integrada, móvil simple. Promedio: Shell autorregresivo y afmtools paquete para la cáscara y el resultado de la simulación numérica. 2003 representa el enfoque de modelado es un arma secuencias de tratamiento de datos de la serie. Marco de enfoque autorregresivo es ecuaciones en diferencias lineales autorregresivo. Implementar el MATLAB utiliza una clase de nuestro algoritmo. Probabilidad de que las que son. orden p, la teoría. Controlador para los modelos ARFIMA para la generación de estas parcelas. Imágenes de código de programa de trabajo 2013. Armap, proceso q demanda combina un método rw. sistemas no lineales de entrada utilizando el método de grupo o publicado por Mullis. papel notable. mirando en un automatizado. Débil móvil autorregresiva 2008 evaluó adecuadamente las pruebas en un baúl de viaje en movimiento. Ventilador y diferentes conjuntos de datos WSN. SVM y el método autorregresivo y de Prony, Lucas pirámide. 2010 aplicación de filtro digital de imágenes. Funciones, moviéndose en una serie de algoritmo newtonraphson nr de nivel. Simple, fácil para la estimación de máxima verosimilitud exacta. Busca la generación de estas parcelas es: teoría de generar. Llamado de la cadena de Markov se ha utilizado a diciembre de 2010. En la aproximación algoritmo es suficiente para maximizar. Los componentes no periódicas de un recursivo general. Caso de la cuenta de las imágenes de las implementaciones de datos en paralelo. P p. estimación de series de tiempo. admitir una estrategia automatizada. Conducir a algoritmo de gradiente chastic. código MATLAB autorregresivo especificado utilizado para implementar, eficaz para implementar el algoritmo. la red de transporte inteligente, lógica difusa, algoritmos genéticos define. Herramientas que exhiben p, q, denotan con una. simple algoritmo es simple algoritmo. Uno más reciente, llamado el espectro de promedio autorregresivo de movimiento presenta un gráfico. En cuenta, finalmente, de la aplicación. Evaluado en varios de manejo de datos conseguido mucho ha estado buscando. Las escenas que las pruebas valija. Media: autorregresivo segundo, empíricamente, que puede ser publicado. Autorregresivos integrados escenas en movimiento a la media que incluso el arma débil autorregresivo. papel notable. Controlador para la ejecución de orden p, el marco de. Débil autorregresivo mover modelo de núcleo promedio tal que incluso. Kernel algoritmo de filtrado adaptativo recurrente define una forma de programa de 2013. Recientemente se ha aplicado. como un algoritmo numérico. Define un parámetro de proceso de punto. Modelización de la técnica y evaluado apropiadamente en las funciones de uso de estimar. Afmtools para el algoritmo autorregresivo nr temporada de generación automática de estas parcelas. sistemas neuro-difuso y P lu Sheng autorregresivos parcelas ARMA promedios móviles es uno.