Mengacu pada model AutoRegressive Integrated Moving Average yang digunakan dalam pemodelan deret waktu baik untuk deskripsi data maupun untuk peramalan. Model ini menggeneralisasi model ARMA dengan memasukkan istilah untuk pembedaan, yang berguna untuk menghilangkan tren dan menangani beberapa jenis non-stasioneritas.
Saya ingin melihat apakah saya berada di jalur yang benar menganalisis plot ACF dan PACF saya: Latar belakang: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Karena ACF dan PACF menunjukkan nilai yang signifikan, saya berasumsi bahwa model ARMA akan memenuhi kebutuhan saya ACF dapat digunakan untuk...
Saya membaca buku tentang deret waktu dan mulai menggaruk-garuk kepala di bagian berikut: Bisakah seseorang menjelaskan intuisi untuk saya? Saya tidak bisa mendapatkannya dari teks ini. Mengapa kita membutuhkan proses untuk dapat dibalik? Apa gambaran besarnya di sini? Terima kasih atas...
Pertimbangkan proses AR (2) berpusat rata-rata mana adalah proses white noise standar. Demi kesederhanaan, izinkan saya menelepon dan \ phi_ {2} = a . Berfokus pada akar persamaan karakteristik yang saya dapatkan z_ {1,2} = \ frac {-b \ pm \ sqrt {b ^ 2 + 4a}} {2a} Kondisi klasik dalam buku teks...
Dalam praktiknya, bagaimana cara mengevaluasi apakah proses AR (P) stasioner atau tidak? Bagaimana menentukan pesanan untuk model AR dan
Saya akan menggunakan model ARMA-GARCH untuk seri waktu keuangan dan bertanya-tanya apakah seri harus stasioner sebelum menerapkan model tersebut. Saya tahu untuk menerapkan model ARMA seri harus stasioner, tetapi saya tidak yakin untuk ARMA-GARCH karena saya termasuk kesalahan GARCH yang...
Saya perlu mendapatkan ekspresi analitik untuk fungsi autocovariance γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) dari proses ARMA (2,1) yang dilambangkan oleh: yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t Jadi, saya tahu...
Dalam R (2.15.2) saya memasang sekali ARIMA (3,1,3) pada deret waktu dan sekali ARMA (3,3) pada deret waktu yang berbeda. Parameter yang dipasang berbeda, yang saya dikaitkan dengan metode pemasangan di ARIMA. Juga, pemasangan ARIMA (3,0,3) pada data yang sama dengan ARMA (3,3) tidak akan...
Dari Wikipedia ada definisi Akaike Information Criterion (AIC) sebagai , di mana adalah jumlah parameter dan \ log L adalah log-kemungkinan model.k log LAIC=2k−2logLAIC=2k−2logL AIC = 2k -2 \log L kkklogLlogL\log L Namun, Ekonometrik kami mencatat di universitas yang dihormati bahwa...
Saya mencoba memahami bagaimana nilai yang dipasang dihitung untuk model ARMA (p, q). Saya sudah menemukan pertanyaan di sini mengenai nilai-nilai yang pas dari proses ARMA tetapi belum dapat memahaminya. Jika saya memiliki model ARMA (1,1), yaitu Xt= α1Xt - 1+ ϵt- β1ϵt - 1Xt=α1Xt−1+ϵt−β1ϵt−1X_t...
Pertanyaan saya adalah apakah ada materi online yang bagus untuk mempelajari ini. Sesuatu yang memperkenalkan hal-hal dengan baik, terutama model ARMA dan matematika terkait. Sunting: Saya mencari sesuatu dari tingkat sarjana kelas atas. Sesuatu seperti di Pengantar Brockwell dan Davis untuk Time...
Apa keuntungan mengekspresikan model ARMA sebagai model ruang-negara dan melakukan peramalan menggunakan filter Kalman? Metodologi ini misalnya digunakan dalam implementasi SARIMAX dari
Saya melihat data yang sangat tidak linier dimana model ARMA / ARIMA tidak berfungsi dengan baik. Padahal, saya melihat beberapa autokorelasi, dan saya curiga memiliki hasil yang lebih baik untuk autokorelasi non linier. 1 / adakah yang setara dengan PACF untuk korelasi peringkat? (dalam R?) 2 /...
Saya memiliki satu set data cuaca harian, yang memiliki, efek musiman sangat kuat, tidak mengejutkan. Saya mengadaptasi model ARIMA ke kumpulan data ini menggunakan fungsi auto.arima dari paket perkiraan. Yang mengejutkan saya, fungsi ini tidak menerapkan operasi musiman - perbedaan musiman,...