Esponenziale Mobile Media Eviews

Previsione lisciando sito Techniques. This è una parte dei JavaScript e-laboratori oggetti per il processo decisionale Altri JavaScript in questa serie sono suddivise in diverse aree di applicazione nella sezione MENU su questa serie tempo page. A apprendimento è una sequenza di osservazioni che sono ordinati in tempo insite nella raccolta dei dati presi nel corso del tempo è una qualche forma di variazione casuale esistono metodi per la riduzione di annullare l'effetto dovuto alla variazione casuale Ampiamente tecniche utilizzate sono smoothing Queste tecniche, se correttamente applicato, rivela più chiaramente le tendenze di fondo. Enter le serie storiche Riga-saggio in sequenza, a partire dall'angolo sinistro in alto, e il parametro s, quindi fare clic sul pulsante Calcola per ottenere un periodo di libera forecasting. Blank scatole non sono inclusi nei calcoli, ma gli zeri sono. in introdurre i dati per passare da una cella all'altra nel data-matrix utilizzare il tasto Tab non freccia o immettere keys. Features di serie temporali, che potrebbero essere rivelato esaminando il suo grafico con i valori previsti, e il comportamento dei residui, la previsione condizioni modeling. Moving medie medie mobili sono tra le tecniche più popolari per la pre-elaborazione delle serie storiche sono utilizzati per filtrare il rumore bianco casuale dai dati, per rendere più agevole la serie storica o anche per sottolineare alcuni componenti informativi contenuti nel tempo series. Exponential smoothing Questo è uno schema molto popolare per produrre un smussata Serie tempo considerando che, medie mobili le osservazioni passate hanno lo stesso peso, esponenziale assegna pesi esponenzialmente decrescenti come l'osservazione invecchia in altre parole, osservazioni recenti sono date relativamente più peso in previsione del osservazioni anziani doppio esponenziale è meglio alle tendenze di manipolazione Triple esponenziale è meglio a gestire parabola trends. An exponenentially ponderata media mobile con una costante livellamento a corrisponde grosso modo a una media mobile semplice di lunghezza cioè periodo di n, dove n e sono legati da. a 2 n 1 o n 2 - un a. Thus, per esempio, una media mobile exponenentially ponderata con un livellamento costante pari a 0 1 corrisponderebbe all'incirca a un 19 giorni di media mobile e una media mobile semplice di 40 giorni corrisponderebbe all'incirca a una media mobile esponenziale ponderata con un livellamento costante pari a 0 04878.Holt s lineare esponenziale Supponiamo che la serie temporale è non stagionale, ma fa tendenza visualizzazione Holt s metodo stime sia il livello attuale e il trend. Notice corrente che il semplice media mobile è caso particolare del livellamento esponenziale impostando il periodo della media mobile per la parte intera di 2-Alpha Alpha. For maggior parte dei dati aziendali un parametro alfa minore di 0 40 è spesso efficace Tuttavia, si può effettuare una ricerca a griglia di spazio parametrico, con 0 1 a 0 9, con incrementi di 0 1 Poi il migliore alpha ha il minor media Error. How errore assoluto MA confrontare più metodi di lisciatura Anche se ci sono indicatori numerici per valutare la precisione della tecnica di previsione, la più diffuso approccio è in uso confronto visivo di diverse previsioni per valutare la loro accuratezza e scegliere tra i vari metodi di previsione in questo approccio, si deve trama utilizzando, ad esempio Excel sullo stesso grafico i valori originali di una variabile di serie temporali ed i valori previsti dalla diversi metodi di previsione diversi, facilitando in tal modo una comparison. You visivo può piacere proiettando le ipotesi precedenti, levigando tecniche JavaScript per ottenere i valori di previsione passato in base ad smoothing tecniche che utilizzano solo singolo parametro Holt, e metodi di Winters usare due e tre parametri, rispettivamente, quindi non è un compito facile per selezionare l'ottimale, o anche vicine ai valori ottimali per tentativi ed errori per la parameters. The singolo livellamento esponenziale sottolinea la prospettiva a corto raggio si imposta il livello di all'ultima osservazione e si basa sulla condizione che non vi è alcuna tendenza la regressione lineare, che si inserisce una linea di minimi quadrati per i dati storici o dati storici trasformati, rappresenta il lungo raggio, che è condizionato sulla tendenza di fondo Holt s livellamento esponenziale lineare acquisisce informazioni sulla recente tendenza i parametri a Holt s modello è i livelli-parametro che dovrebbe essere diminuita quando la quantità di variazione dei dati è grande, e tendenze a parametro dovrebbe essere aumentato se la direzione recente tendenza è sostenuta dalla causale qualche Previsione Avviso factors. Short termine che ogni su questo sito? fornisce un one-step-ahead previsione per ottenere una previsione in due fasi libera è sufficiente aggiungere il valore previsto per la fine di voi dati di serie temporali e quindi fare clic sullo stesso pulsante Calcola È possibile ripetere questo processo per un paio di volte al fine di ottenere la necessaria forecasts. Introduction a breve termine per ARIMA nonseasonal models. ARIMA p, d, equazione di previsione q modelli ARIMA sono, in teoria, la classe più generale di modelli per la previsione di una serie di tempo che può essere fatta ad essere fermo da differenziazione se necessario, magari in concomitanza con le trasformazioni non lineari come la registrazione o sgonfiando, se necessario, una variabile casuale che è una serie di tempo è fermo se le sue proprietà statistiche sono tutte costanti nel tempo una serie stazionaria è nessuna tendenza, le sue variazioni intorno al suo media hanno una ampiezza costante , e dimena in maniera coerente ossia suoi schemi temporali casuale breve termine sempre lo stesso aspetto in senso statistico quest'ultima condizione implica che le sue autocorrelazioni correlazioni con le proprie precedenti deviazioni dalla media rimangono costanti nel tempo, o equivalentemente, che la sua spettro di potenza rimane costante nel tempo una variabile casuale di questa forma può essere visto come al solito come una combinazione di segnale e rumore, e il segnale se risulta potrebbe essere un modello di reversione veloce o lento medio, o oscillazione sinusoidale, o rapida alternanza nel segno, e potrebbe anche avere una componente stagionale un modello ARIMA può essere visto come un filtro che cerca di separare il segnale dal rumore, e il segnale viene poi estrapolato nel futuro per ottenere equazione previsione forecasts. The ARIMA per un stazionaria serie temporale è un esempio di regressione lineare-tipo di equazione in cui i predittori consistono ritardi della variabile dipendente e o rallentamenti dei errori di previsione Tale valore is. Predicted di Y una costante eo una somma pesata di uno o più valori di Y recenti eo una somma ponderata di uno o più valori recenti del errors. If predittori sono costituiti solo di valori ritardati di Y si tratta di un modello di auto-regredito autoregressiva pura, che è solo un caso particolare di un modello di regressione e che potrebbero essere dotati con software di regressione standard Ad esempio, un autoregressivo AR 1 modello del primo ordine per Y è un modello di regressione semplice in cui la variabile indipendente è semplicemente Y ritardato di un periodo LAG Y, 1 in Statgraphics o YLAG1 in RegressIt Se alcuni dei predittori sono ritardi degli errori, un modello ARIMA nON è un modello di regressione lineare, perché non c'è modo di specificare l'errore all'ultimo periodo s come una variabile indipendente gli errori devono essere calcolati su base periodica-to-periodo in cui il modello è dotato di i dati da un punto di vista tecnico, il problema con l'utilizzo di errori ritardati come predittori è che il modello s previsioni non sono funzioni lineari dei coefficienti, anche se sono funzioni lineari di dati passato Quindi, i coefficienti nei modelli ARIMA che includono errori ritardati devono essere stimato da metodi di ottimizzazione non lineare in salita, piuttosto che da solo risolvere un sistema di equations. The acronimo ARIMA acronimo di Moving Auto-regressiva integrato ritardi medi della serie stationarized nell'equazione di previsione sono chiamati termini autoregressivi, ritardi degli errori di previsione sono chiamati movimento termini medi, e di una serie di tempo che deve essere differenziata da fatto stazionaria si dice che sia una versione integrata di una serie stazionaria modelli casuali di tendenza random-passeggiata e, modelli autoregressivi, e modelli di livellamento esponenziale sono tutti casi speciali di ARIMA models. A nonseasonal modello ARIMA è classificato come un p ARIMA, d, modello q, where. p è il numero di terms. d autoregressivo è il numero di differenze non stagionali necessari per la stazionarietà, and. q è il numero di errori di previsione ritardati a l'equazione di previsione previsione equation. The è costruito come segue in primo luogo, sia Y d th differenza di Y che means. Note che la seconda differenza di Y caso d 2 non è la differenza tra 2 periodi ago piuttosto, è la prima - Differenza-of-the-prima differenza che è l'analogo discreto di una derivata seconda, cioè l'accelerazione locale della serie piuttosto che i termini trend. In locali y l'equazione generale previsione is. Here i parametri media mobile s sono definiti in modo che i loro segni sono negativi nell'equazione, seguendo la convenzione introdotta da Box e Jenkins Alcuni autori e software, tra cui il linguaggio di programmazione R definiscono loro in modo che abbiano il segno più invece Quando i numeri reali sono inserito nell'equazione, non c'è ambiguità, ma è importante per sapere quale convenzione il software utilizza quando si sta leggendo l'uscita Spesso i parametri sono indicati lì da AR 1, AR 2, e mA 1, mA 2, etc. To identificare il modello ARIMA appropriato per Y di iniziare per determinare l'ordine di differenziazione d dover stationarize serie e rimuovere le caratteristiche lordo di stagionalità, forse in concomitanza con una trasformazione di varianza-stabilizzazione, come la registrazione o sgonfiando Se ci si ferma a questo punto e prevedere che la serie differenziata è costante, è hanno semplicemente montato un random walk o modello tendenza casuale errori Tuttavia, la serie stationarized potrebbe ancora essere autocorrelati, il che suggerisce che un numero di termini AR p 1 e o alcuni termini MA numero q 1 sono necessari anche nel processo equation. The previsione di determinare i valori di p, d, e q che sono meglio per una data serie di tempo saranno discussi nelle sezioni successive di note i cui collegamenti sono nella parte superiore di questa pagina, ma in anteprima alcuni dei tipi di modelli ARIMA non stagionali che sono incontra comunemente è dato below. ARIMA 1,0,0 primo ordine modello autoregressivo se la serie è fermo e autocorrelato, forse può essere previsto come multiplo del proprio valore precedente, più una costante l'equazione di previsione in questo caso è. che è Y regredito su se stessa ritardato di un periodo Questo è un modello costante ARIMA 1,0,0 Se la media di Y è zero, allora il termine costante non sarebbe included. If il coefficiente di pendenza 1 è positivo e meno di 1 ampiezza deve essere inferiore a 1 in grandezza se Y è fermo, il modello descrive media-ritornando comportamento in cui valore prossimo periodo s dovrebbe essere previsto per essere 1 volte più lontano dalla media come valore di questo periodo s Se 1 è negativo, predice il comportamento medio-ritornare con alternanza di segni, cioè prevede anche che Y sarà al di sotto del prossimo periodo media se è superiore alla media questo period. In un autoregressivo modello di secondo ordine ARIMA 2,0,0, non ci sarebbe un termine Y t-2 sulla destra e, e così via seconda dei segni e grandezze dei coefficienti, un modello ARIMA 2,0,0 poteva descrivere un sistema il cui reversione medio avviene in modo sinusoidale oscillante, come la moto di una massa su una molla che viene sottoposta a casaccio shocks. ARIMA 0,1,0 random walk Se la serie Y non è fermo, il modello più semplice possibile è un modello casuale, che può essere considerato come un caso limite di un modello AR 1, in cui il coefficiente autoregressivo è uguale a 1, serie IEA con infinitamente lenta mean reversion l'equazione di previsione per questo modello può essere scritto as. where il termine costante è la media cambiamento periodo a periodo cioè il lungo deriva termine in Y Questo modello potrebbe essere montato come un modello di regressione non intercetta, in cui la prima differenza di Y è la variabile dipendente Dal momento che include solo una differenza non stagionale e di un termine costante, è classificato come un ARIMA 0,1,0 il modello con costante casuale scorrevole senza modello - drift sarebbe un modello ARIMA 0,1,0 senza constant. ARIMA 1,1,0 differenziata modello autoregressivo del primo ordine Se gli errori di un modello random walk sono autocorrelati, forse il problema può essere risolto con l'aggiunta di un ritardo della variabile dipendente per l'equazione di previsione - cioè regredendo la prima differenza di Y su se stessa ritardato di un periodo Questo produrrebbe la seguente previsione equation. which possono essere riorganizzate to. This è un primo order modello autoregressivo con un ordine di differenziazione non stagionale e di un termine costante - vale a dire un ARIMA 1,1,0 model. ARIMA 0,1,1 senza costante semplice esponenziale Un'altra strategia per correggere gli errori autocorrelati in un modello random walk è suggerito dal semplice esponenziale modello di livellamento Ricordiamo che per alcuni non stazionari ad esempio quelli di serie temporali che presentano fluttuazioni rumorosi intorno ad un lento-variante media, il modello random walk non esegue così come una media mobile di valori passati In altre parole, invece di prendere la più recente osservazione come le previsioni del prossimo osservazione, è meglio usare una media degli ultimi osservazioni al fine di filtrare il rumore e più accuratamente stima media locale il modello esponenziale semplice utilizza una media mobile esponenziale ponderata del passato valori per ottenere questo effetto l'equazione pronostico per la semplice modello di livellamento esponenziale può essere scritto in un certo numero di forme matematicamente equivalenti uno dei quali è il cosiddetto errore di forma di correzione, in cui la precedente previsione viene regolata nella direzione dell'errore esso made. Because e t-1 Y t-1 - t-1 per definizione, questo può essere riscritta as. which è un 0,1,1 ARIMA - senza costante equazione di previsione con 1 1 - questo significa che è possibile montare un semplice livellamento esponenziale specificando come un modello ARIMA 0,1,1 senza costante, e la stima del coefficiente di mA 1 corrisponde a 1-meno-alfa nella formula Ricordiamo SES che nel modello SES, l'età media dei dati nel previsioni 1-periodo-avanti è 1 senso che essi tenderanno a restare indietro tendenze o punti di svolta da circa 1 periodi Ne consegue che l'età media dei dati nelle previsioni 1-periodo-prima di un ARIMA 0,1,1 - senza costante modello è 01-01 Gennaio Così, per esempio, se 1 0 8, l'età media è di 5 Come 1 avvicina 1, il ARIMA 0,1,1 - senza costante modello diventa un media molto a lungo termine in movimento , e come 1 avvicina 0 diventa il modo migliore una model. What random walk-senza-drift s per correggere autocorrelazione aggiunta termini AR o aggiungendo termini mA nelle precedenti due modelli di cui sopra, il problema degli errori autocorrelati in un caso modello di passeggiata è stato risolto in due modi diversi con l'aggiunta di un valore ritardato della serie differenziata per l'equazione o l'aggiunta di un valore ritardato del errore di previsione quale approccio è migliore una regola empirica per questa situazione, che sarà discusso in modo più dettagliato in seguito, è che autocorrelazione positiva di solito è meglio trattata con l'aggiunta di un termine di AR al modello e negativo autocorrelazione di solito è meglio trattata con l'aggiunta di un termine di Master in affari e serie storiche economiche, autocorrelazione negativa si pone spesso come un artefatto di differenziazione In generale, differenziazione riduce autocorrelazione positiva e può anche causare un interruttore da positivo a negativo autocorrelazione Così, il modello ARIMA 0,1,1, in cui differenziazione è accompagnato da un termine di MA, è più spesso utilizzato di un modello ARIMA 1,1,0. ARIMA 0,1,1 con costante semplice livellamento esponenziale con la crescita con l'implementazione del modello SES come un modello ARIMA, in realtà si guadagna una certa flessibilità Prima di tutto, la stima coefficiente di MA 1 è permesso di essere negativo questo corrisponde ad un fattore di livellamento più grande di 1 in un modello di SES, che di solito non è consentito dalla SES modello di raccordo procedura secondo luogo, si ha la possibilità di inserire un termine costante nel modello ARIMA se lo si desidera, al fine di stimare un non-zero tendenza media l'ARIMA 0 , 1,1 modello con costante ha la previsione equation. The previsioni di un periodo a venire da questo modello sono qualitativamente simili a quelle del modello SES, tranne che la traiettoria delle previsioni a lungo termine è in genere una linea obliqua la cui pendenza è pari a mu, piuttosto che un line. ARIMA orizzontale 0,2,1 o 0,2,2 senza lisciatura modelli di livellamento esponenziale costanti lineari esponenziale lineari sono modelli ARIMA che utilizzano due differenze non stagionali in collaborazione con termini MA La seconda differenza di una serie Y non è semplicemente la differenza tra Y e si ritardato da due periodi, ma piuttosto è la prima differenza della prima differenza --ie il cambiamento-in-the-cambiamento di Y al periodo t Così, la seconda differenza di Y al periodo t è uguale a Y t - Y t-1 - Y t-1 - Y t-2 Y t - 2Y t-1 Y t-2 una seconda differenza di una funzione discreta è analoga ad una derivata seconda di una funzione continua che misure l'accelerazione o curvatura in funzione in un dato punto nel time. The ARIMA modello 0,2,2 senza costante predice che la seconda differenza della serie equivale una funzione lineare delle ultime due previsioni errors. which potrà essere riorganizzata come. dove 1 e 2 sono i 2 coefficienti MA 1 e MA Questo è un modello di livellamento esponenziale lineare generale essenzialmente lo stesso modello di Holt s, e il modello di Brown s è un caso particolare Esso utilizza in modo esponenziale ponderata medie mobili di stimare sia a livello locale e tendenza locale nella serie le previsioni a lungo termine da questo modello convergono ad una retta la cui pendenza dipende dalla tendenza media osservata verso la fine del series. ARIMA 1,1,2 senza un costante smorzata-trend lineare smoothing. This esponenziali modello è illustrato nelle slide di accompagnamento sui modelli ARIMA E estrapola la tendenza locale alla fine della serie, ma si appiattisce fuori a orizzonti di previsione più lunghi di introdurre una nota di conservatorismo, una pratica che ha supporto empirico Vedi l'articolo sul perché le opere smorzato trend da Gardner e McKenzie e l'articolo Regola d'oro da Armstrong et al per details. It è generalmente consigliabile attenersi a modelli in cui almeno uno dei p e q non è maggiore di 1, vale a dire non cercare di adattarsi a un modello come ARIMA 2,1,2, come questo rischia di portare a problemi overfitting e comune fattore che vengono discussi in modo più dettagliato nelle note sulla struttura matematica dei modelli ARIMA implementazione ARIMA models. Spreadsheet come quelli sopra descritti sono facili da implementare su un foglio di calcolo l'equazione previsione è semplicemente una equazione lineare che fa riferimento a valori passati della serie storica originale e valori passati degli errori, quindi, è possibile impostare un foglio di calcolo di previsione ARIMA memorizzando i dati nella colonna a, la formula di previsione nella colonna B, e le previsioni errori dati meno nella colonna C La formula di previsione in una cella tipica nella colonna B sarebbe semplicemente un'espressione lineare riferimento ai valori precedenti file di colonne a e C, moltiplicata per i opportuni coefficienti AR o MA memorizzati nelle celle altrove il spreadsheet. ETS esponenziale in EViews 8.Anche se ad hoc metodi ES esponenziale smoothing sono stati impiegati per molti decenni, i recenti sviluppi metodologici sono incorporati questi modelli in un moderno dinamica modello non lineare framework. Hyndman, Koehler, et al 2002, uno stato dello spazio quadro per la previsione automatizzata usando esponenziali metodi di lisciatura, International Journal of Previsione, 18, 439 454 contorno ETS e rror - T rend - S easonal o e xponen T ial S moothing quadro che definisce una classe estesa di metodi ES e offre una base teorica per l'analisi di questi modelli utilizzando calcoli di probabilità di stato-spazio, con il supporto per la scelta del modello e il calcolo dello standard previsioni errors. Notably, il quadro ETS comprende i modelli standard eS esempio Holt e Holt Winters additivi e moltiplicativi metodi, in modo da fornire un fondamento teorico per quello che era in precedenza una collezione ad hoc approaches. EViews 8 fornisce ETS livellamento esponenziale come una procedura integrata di seguito mostriamo un esempio di utilizzo ETS in EViews. To illustrare la stima e levigante utilizzando un modello ETS, prevediamo abitazioni mensile inizia HS per il periodo 1985m01 1988m12 Questi dati sono forniti nel workfile. We utilizzerà l'errore moltiplicativo, additivo tendenza, e moltiplicativo M stagionale, un modello M per stimare i parametri utilizzando i dati di 1959m01 1984m12 e per lisciare e previsioni meteo per 1985m1 1988m12.Prima, caricare il file di lavoro, aprire la serie HS, e selezionare Proc esponenziale ETS esponenziale Smoothing. Change la specificazione del modello menu a discesa per M, a, M, impostare il campione di stima al 1959 1984 o 1959m01 1984m12, impostare la previsione punto finale a 1988m04, e lasciare le impostazioni rimanenti ai loro valori di default Quando si fa clic su OK EViews stima del modello ETS, visualizza i risultati, e salva i risultati levigati della serie HSSM nei risultati workfile. The sono divisi in quattro parti: la prima parte della tabella mostra le impostazioni impiegate nel procedimento ETS, tra cui il campione utilizzato per la stima e la stima status. Here vediamo che abbiamo stimato una M, a, M modello utilizzando i dati 1959-1984, e che lo stimatore convergenti , ma con alcuni parametri a valori. le confine prossima sezione della tabella mostra i parametri di livellamento, e gli stati iniziali x 0 l 0 b 0 s 0 s -1 s -11 Si noti la presenza del confine valori zero e che indicano che i componenti stagionali e di tendenza non cambiano dal loro iniziale valori. le parte inferiore dell'uscita tabella contiene statistiche di riepilogo per la procedure. Most la stima di queste statistiche sono autoesplicativi la riferito Compact log-verosimiglianza è semplicemente la log-verosimiglianza valore assenti costanti inessenziali, e viene fornito per facilitare il confronto con i risultati ottenuti da altri scopi di confronto prodotte da fonti, può essere utile considerare il modello ETS ottenuto con la selezione del modello per eseguire la selezione del modello, compilare la finestra di dialogo come prima, ma impostare ogni della specifica modello menu a discesa per Auto. Note che le impostazioni di default, il modello migliore verrà selezionato utilizzando il Akaike informazioni Criterion. Next, fare clic sulla scheda opzioni e impostare le opzioni di visualizzazione per mostrare le previsioni e tutti i elementi di decomposizione in grafici multipli, e per la produzione di grafici e tabelle per la previsione e la probabilità confronti di tutti i modelli considerati dal procedure. Click selezione del modello su OK per effettuare la rasatura dal EViews produrranno diversi tipi di output per la procedura, i risultati verranno visualizzati in un riquadro di uscita sinistra spool. The consente di selezionare l'uscita che si desidera visualizzare Basta cliccare sul uscita che si desidera visualizzare o utilizzare la barra di scorrimento sul lato destro della finestra per passare dalla produzione a output. The stima di uscita contiene le specifiche, levigante stimato e parametri iniziali, e statistiche riassuntive la parte superiore delle output. shows che il modello ETS selezionato informazioni Akaike criterio è una M, N, M specifica, con parametro del livello di smoothing preventivo: 0 72, e il parametro di stagione 0 stimato sulle statistiche riassuntive boundary. The indicano che questa specifica è superiore al precedente M, a, M model. on base di tutti e tre i criteri di informazione e la media errore quadratico medio, anche se la verosimiglianza è inferiore e la SSR e RMSE sono entrambi lievemente superiore nel model. Clicking selezionato nel grafico di confronto AIC nella bobina, vediamo i risultati per tutti models. Note candidato che il selezionato M, N, M e l'originale M, un modello M sono tra i cinque specifiche con relativamente basso AIC valori. le grafico di confronto previsione riporta le previsioni per il candidato due modelli grafico mostra sia le ultime osservazioni di previsioni a campione e le previsioni out-of-campione per ogni della eventuale aggiunta ETS specifications. In, le nostre impostazioni di visualizzazione ETS scelto prodotte sia la tabella che contiene probabilità degli effettivi rischi e valori Akaike per ogni specifica, e la tabella di confronto del tempo, che presenta un sottoinsieme dei valori visualizzati nel grafico, ad esempio , la tabella rischio consiste of. Lastly, il rocchetto contiene un grafico multipla contenente i valori attuali e previsti di HS nel periodo di stima e previsione, insieme con la decomposizione della serie nelle informazioni livello e components. For stagionale vendite favore scriva. per il supporto tecnico si prega di email. Please includere il numero di serie con tutte le email correspondence. For ulteriori informazioni di contatto, vedere la nostra pagina informazioni.