Modelo ARMA Este ejemplo muestra cómo trazar la función de respuesta al impulso de un modelo autorregresivo de media (ARMA) que se mueve. El modelo ARMA (p. Q) viene dada por un proceso ARMA está estacionaria siempre que el operador polinomio AR es estable, es decir, todas sus raíces se encuentran fuera del círculo unitario. En este caso, la inversa polinomio infinito grados,. tiene coeficientes absolutamente sumable, y la función de respuesta de impulso decae a cero. Contenido Paso 1. Especificar un modelo ARMA. Paso 2. Trace la función de respuesta al impulso. Trazar la función de respuesta al impulso durante 10 períodos. MATLAB y Simulink son marcas comerciales registradas de The MathWorks, Inc. Consulte www. mathworks / marcas registradas para obtener una lista de otras marcas propiedad de The MathWorks, Inc. Otros nombres de productos o marcas son marcas comerciales o marcas comerciales registradas de sus respectivos propietarios. Seleccione sus CountryAutoregressive Procesos de error-media móvil procesos autorregresivos 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 es la media no condicional del proceso, y x03C8 (L) es un polinomio de grado infinito-racional operador de rezago, (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 sus CountryI estoy tratando, pero luchando, para entender cómo Autoregresivo y Traslado de trabajo promedio. Estoy bastante terrible con el álgebra y mirando a doesnt realmente a mejorar mi comprensión de algo. Lo que realmente me gustaría es un extremadamente simple ejemplo de decir observaciones dependientes 10 de tiempo para que pueda ver cómo funcionan. Así que digamos que usted tiene los siguientes puntos de datos del precio del oro: Por ejemplo, en el periodo de tiempo de 10, ¿cuál sería la media móvil de Lag 2, MA (2), sea O MA (1) y AR (1) o AR (2) tradicionalmente he aprendido acerca de la media móvil de ser algo así como: Pero cuando se mira en modelos ARMA, MA se explica como una función de los términos de error anteriores, lo que no puedo conseguir mi cabeza alrededor. ¿Es sólo una forma más elegante de cálculo de la misma cosa que me pareció útil este mensaje: (¿Cómo entender intuitivamente SARIMAX) pero whist el álgebra de ayuda, no puedo ver algo realmente clara hasta que vea un ejemplo simplificado de la misma. Teniendo en cuenta los datos de los precios del oro, primero estimar el modelo y luego ver cómo funciona (previsiones de análisis de impulso-respuesta). Tal vez usted debe reducir su pregunta sólo a la segunda parte (y dejar a un lado la estimación). Es decir, se le proporcionará un AR (1) o MA (1) o lo que sea modelo (por ejemplo xt0.5 x varepsilont) y pedir nosotros, ¿cómo funciona este modelo en particular. ndash de Richard Hardy Ago 15 a las 13 de 19:58 1 Respuesta para cualquier modelo AR (q) el camino más fácil para estimar el parámetro (s) es utilizar MCO - y ejecutar la regresión de: pricet precio cdot beta0 beta1 dotso betaq precio cdot Lets hacerlo (en I): (Bueno, por lo que he engañado un poco y se utiliza la función de Arima en R, pero los rendimientos de las mismas estimaciones como la regresión MCO - probarlo). Ahora vamos a echar un vistazo a la (1) modelo MA. Ahora el modelo MA es muy diferente del modelo de AR. La EM es la media ponderada de los últimos períodos de error, en tanto que el modelo AR utiliza los periodos previoues valores de datos reales. El MA (1) es: mu pricet peso theta1 cdot w Donde mu es la media, y el peso son los términos de error - no el valor previoes de precio (como en el modelo AR). Ahora, por desgracia, no podemos estimar los parámetros por algo tan simple como OLS. No voy a cubrir el método aquí, pero la función R Arima usa máxima likihood. Vamos a tratar: Espero que esto ayude. (2) En cuanto a la MA (1) pregunta. Usted dice que el residual es 1,0023 para el segundo período. Eso tiene sentido. Mi comprensión de la it39s residual es la diferencia entre el valor previsto y el valor observado. Pero, a continuación, diga el valor pronosticado para el período 2, se calcula utilizando el residual para el periodo 2. ¿Es ese derecho Isn39t el valor pronosticado para el período 2 solo (0,54230 4,9977) ndash Will TE Ago 17 de 15 en la 11: 24autoregressive media móvil (ARMA) modelo modelo de predicción o un proceso en el que tanto el análisis de autorregresión y en movimiento promedio de los métodos se aplican a un conjunto de datos de series de tiempo de buen comportamiento. ARMA supone que la serie de tiempo es estacionaria-fluctúa más o menos uniformemente alrededor de una media invariante en el tiempo. series no estacionarias deben ser diferenciada una o más veces para lograr la estacionariedad. modelos ARMA se consideran inadecuados para el análisis de impacto o de datos que incorpora los choques aleatorios. Ver también el modelo autorregresivo integrado de media móvil (ARIMA). El mejor de BusinessDictionary, la ética diarias entregadas integridad constitución significa el socialismo autonomía computación en la nube número de difusión de ósmosis primer globalización modo de bibliografía de proxy comprueba el fascismo y saldos estadísticas mercantilismo viable precedentes Asegurar vs. Asegure Proyección de los costos de inicio para un negocio Cómo manejar la política de la oficina Debe un Pequeño Gestión de la calidad total en la práctica empresarial ¿Qué es una corporación de S Mantener un ojo en sus competidores cómo construir relaciones con los reclutadores ¿Cuáles son los errores comunes de nuevos administradores Top 5 de los Estados Emprendimiento Cómo anular un check - evitar el fraude y retiros no autorizados Liderazgo vs Gestión Derechos de autor 2016 copia WebFinance Inc. Todos los derechos reservados. La duplicación no autorizada, en su totalidad o en parte, está estrictamente prohibido.
No comments:
Post a Comment