Модель авторегрессии и скользящей средней имеет вид

Модель авторегрессии и скользящей средней имеет вид

Модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего Модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего АРПСС была предложена американскими учёными Боксом и Дженкинсом в г.

Быстрый переход:
где можно заработать денег быстро и много

Математические модели временных рядов могут иметь различные формы и представлять различные стохастические процессы. Можно выделить три широких класса моделей, в которых последующие данные линейно зависят от предшествующих: Среди нелинейных моделей временных рядов можно выделить: Прибыль за единичный период времени one-period simple return, линейная доходность, иначе говоря, относительное приращение стоимости вычисляется по формуле: Прибыль за любой период времени k-period simple return: Аналогично вводится ряд вторых разностей ряд первых разностей от ряда первых разностей: Авторегрессионный модель авторегрессии и скользящей средней имеет вид порядка p AR p -процесс определяется следующим образом: Процесс AR 1 то есть авторегрессионный процесс первого порядка: Процесс AR 2 то есть авторегрессионный процесс второго порядка, или процесс Юла: Процесс скользящего среднего первого порядка MA 1: Моделью ARMA p, qгде p и q — целые числа, задающие порядок модели, называется следующий процесс генерации временного ряда: Такая модель может интерпретироваться как линейная модель множественной регрессии, в которой в качестве объясняющих переменных выступают прошлые значения самой зависимой переменной, модель авторегрессии и скользящей средней имеет вид в качестве регрессионного остатка — скользящие средние из элементов белого шума.

Модель авторегрессии и скользящего среднего ARMA(p,q)

Является расширением моделей ARMA для нестационарных временных рядов, которые можно сделать стационарными взятием разностей некоторого порядка от исходного временного ряда так называемые интегрированные или разностно-стационарные временные ряды.

Стационарность Временной ряд называется строго стационарным strictly stationarity или стационарным в узком смысле, если все его свойства не зависят от времени. Ряд называется слабо стационарным weak stationarity или стационарным в широком смысле, если его среднее значение и дисперсия не зависят от времени, а ковариационная функция зависит только от сдвига.

модель авторегрессии и скользящей средней имеет вид

Если нарушается хотя бы одно из этих условий, то ряд является нестационарным. Строгая стационарность подразумевает слабую стационарность, но не наоборот. Стационарность может нарушаться по математическому ожиданию или по дисперсии.

модель авторегрессии и скользящей средней имеет вид

В зависимости от выбранной характеристики говорят о стационарности временного ряда относительно среднего значения или относительно дисперсии. Ряды, стационарные относительно детерминированного тренда, ещё называют TS-рядами TS-trend stationarity.

брокеры опционы форекс кто такие трейдеры на форекс