En la práctica de la media móvil proporcionará una buena estimación de la media de la serie de tiempo si la media es constante o lentamente cambiante. En el caso de una media constante, el mayor valor de m dará los mejores estimaciones de la media subyacente. Un periodo de observación más largo tendrá un promedio de los efectos de la variabilidad. El objeto de proporcionar un m más pequeña es permitir la previsión de responder a un cambio en el proceso subyacente. Para ilustrar esto, se propone un conjunto de datos que incorpora cambios en la media subyacente de la serie temporal. La figura muestra la serie de tiempo utilizado para la ilustración, junto con la demanda media de los que se generó la serie. La media comienza como una constante en 10. A partir de tiempo 21, se incrementa en una unidad en cada período hasta que se alcanza el valor de 20 en el momento 30. Entonces se hace constante de nuevo. Los datos se simula mediante la adición a la media, un ruido aleatorio de una distribución normal con media cero y desviación estándar 3. Los resultados de la simulación se han redondeado al entero más cercano. La tabla muestra las observaciones simuladas utilizadas para el ejemplo. Cuando usamos la tabla, hay que recordar que en un momento dado, sólo se conocen los datos del pasado. Las estimaciones del parámetro del modelo, para tres valores diferentes de m se muestran junto con la media de la serie de tiempo en la siguiente figura. La figura muestra la estimación de la media móvil de la media en cada tiempo y no el pronóstico. Las previsiones cambiarían las curvas de media móvil hacia la derecha por puntos. Una conclusión es inmediatamente evidente a partir de la figura. Para las tres estimaciones de la media móvil va a la zaga de la tendencia lineal, con el retraso aumenta con m. El retraso es la distancia entre el modelo y la estimación de la dimensión de tiempo. Debido al retraso, el promedio móvil subestima las observaciones como la media va en aumento. El sesgo del estimador es la diferencia en un momento específico en el valor medio del modelo y el valor medio predicho por la media móvil. El sesgo cuando la media está aumentando es negativo. Para la media de la disminución, el sesgo es positivo. El retraso en el tiempo y el sesgo introducido en la estimación son funciones de m. Cuanto mayor sea el valor de m. cuanto mayor sea la magnitud del retardo y el sesgo. Para una serie creciente de forma continua con una tendencia. los valores de retardo y el sesgo del estimador de la media se da en las siguientes ecuaciones. Las curvas ejemplo, no se ajustan a estas ecuaciones porque el modelo de ejemplo no está aumentando de forma continua, sino que comienza como una constante, se convierte en una tendencia y luego se vuelve constante de nuevo. También las curvas de ejemplo se ven afectados por el ruido. El pronóstico promedio móvil de periodos en el futuro está representado por desplazamiento de las curvas hacia la derecha. El retardo y el sesgo aumentan proporcionalmente. Las ecuaciones a continuación indican el retardo y el sesgo de un períodos de pronóstico en el futuro si se compara con los parámetros del modelo. Una vez más, estas fórmulas son para una serie de tiempo con una tendencia lineal constante. No debemos ser sorprendidos por este resultado. El estimador de la media móvil se basa en el supuesto de una media constante, y el ejemplo tiene una tendencia lineal en la media durante una parte del período de estudio. Desde la serie en tiempo real raramente exactamente obedecer a los supuestos de cualquier modelo, debemos estar preparados para tales resultados. También podemos concluir a partir de la figura que la variabilidad del ruido tiene el efecto más grande para los pequeños m. La estimación es mucho más volátil para la media móvil de 5 de la media móvil de 20. Tenemos los deseos conflictivos para incrementar m para reducir el efecto de la variabilidad debido al ruido y lograr una reducción m para hacer el pronóstico más sensible a los cambios en la media. El error es la diferencia entre los datos reales y el valor pronosticado. Si la serie de tiempo es verdaderamente un valor constante el valor esperado del error es cero y la varianza del error se compone de un término que es una función de y un segundo término que es la varianza del ruido,. El primer término es la varianza de la media estimada con una muestra de m observaciones, asumiendo los datos proceden de una población con una media constante. Este término se minimiza haciendo m lo más grande posible. Una gran m hace que el pronóstico no responde a un cambio en la serie temporal subyacente. Para hacer la previsión sensible a los cambios, queremos m tan pequeño como sea posible (1), pero esto aumenta la varianza de error. previsión práctica requiere un valor intermedio. Pronóstico con Excel El pronóstico de complemento implementa las fórmulas de media móvil. El siguiente ejemplo muestra el análisis proporcionado por el complemento para los datos de la muestra en la columna B. Las primeras 10 observaciones están indexados -9 a 0. En comparación con la tabla anterior, los índices de época se desplazan -10. Los primeros diez observaciones proporcionan los valores de inicio para la estimación y se utilizan para calcular el promedio móvil para el periodo 0. El (10) MA columna (C) muestra los promedios móviles calculados. El parámetro m de media móvil se encuentra en la celda C3. La Fore (1) columna (D) muestra un pronóstico para un período en el futuro. El intervalo de pronóstico está en la celda D3. Cuando el intervalo de pronóstico se cambia a un mayor número de los números en la columna de la Fore se desplazan hacia abajo. La columna Err (1) (E) muestra la diferencia entre la observación y el pronóstico. Por ejemplo, la observación en el instante 1 es 6. El valor pronosticado a partir de la media móvil en el tiempo 0 es 11,1. El error es entonces -5.1. La desviación estándar y media desviación media (MAD) se calculan en células ejemplo E6 y E7 respectively. An de una serie de tiempo de 25 períodos se representa en la Fig. 1 a partir de los datos numéricos de la Tabla 1. Los datos podría representar la demanda semanal de algún producto. Utilizamos x para indicar una observación y t para representar el índice del período de tiempo. La demanda observada para el tiempo t se designa específicamente. Los datos de 1 a través de T es:. Las líneas que conectan las observaciones sobre la figura sólo se proporcionan para aclarar la imagen y de lo contrario no tienen ningún significado. Tabla 1. demanda semanal para las semanas 1 a 30 de la Figura 1. Una serie de tiempo de la demanda semanal Nuestro objetivo es determinar un modelo que explica los datos observados y permite la extrapolación hacia el futuro para proporcionar un pronóstico. El modelo más simple sugiere que la serie de tiempo es una constante con variaciones sobre el valor constante determinada por una variable aleatoria. El caso superior representa la variable aleatoria que es la demanda desconocido en el momento t. mientras que la caja inferior es un valor que en realidad ha sido observada. La variación aleatoria sobre el valor medio se llama el ruido,. El ruido se supone que tiene un valor medio de cero y una varianza especificado. Las variaciones en dos periodos de tiempo diferentes son independientes. Específicamente MAD (8,7 2,4 8230 0,9) / 10 4.11 y 1.25 Vemos que (MAD) 5.138 es aproximadamente igual a la desviación estándar de la muestra. La serie de tiempo utilizado como un ejemplo se simula con una media constante. Las desviaciones de la media se distribuyen normalmente con media cero y desviación estándar 5. El error de desviación estándar incluye los efectos combinados de los errores en el modelo y el ruido así que uno esperaría un valor mayor que 5. Por supuesto, una realización diferente de la simulación producirá diferentes valores estadísticos. La hoja de cálculo Excel construido por la predicción de complemento ilustra el cálculo de los datos de ejemplo. Los datos están en la columna B. Columna C tiene las medias móviles y las previsiones son de un solo período en la columna D. El error en la columna E es la diferencia entre las columnas B y D para las filas que tienen tanto de datos como de pronóstico. La desviación estándar del error está en la celda E6 y el MAD está en la celda E7.A mover modelo de media funciona mejor cuando en el tiempo 24. Un modelo de media móvil funciona mejor cuando en la serie temporal. a. única variación irregular está presente b. sólo una tendencia está presente c. no hay una tendencia, estacional, o patrón cíclico d. tendencia, estacional y existen patrones cíclicos 26. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera acerca de la técnica de alisamiento exponencial a. Se utiliza una media ponderada de los valores de series temporales pasadas. segundo. Incluye los efectos estacionales. do. Tiene los valores típicos de alfa en el intervalo de 0,6 a 0,9. 3 Esta vista previa tiene secciones intencionada borrosa. Regístrese para ver la versión completa. OM5 C11 Tarea d. Que no sobrepase los valores reales si existe una tendencia negativa. 28. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera acerca de un solo exponencial suavizado. Los grandes valores de alfa (alfa) poner más énfasis en los datos recientes. segundo. valores alfa van desde 0,6 a 1. c. Los valores más bajos de constante de alisamiento tienen la ventaja de ajustar rápidamente las previsiones cuando se producen errores de predicción. re. Los valores más altos de constante de alisamiento no permiten la previsión para reaccionar más rápidamente a las condiciones cambiantes. 30. ¿Cuál de las siguientes declaraciones es TRUE si la serie temporal muestra una tendencia negativa en una técnica de alisamiento exponencial a. El pronóstico se retrasará los valores reales. segundo. La previsión sobrepasará los valores reales. do. El error cuadrático medio será cero. re. El valor alfa será uno. En la pregunta 31 y 32 de la electrónica de Taiwán Una empresa exporta computadoras personales (PC) de los EE. UU. reciben sus ventas de PC (en miles) en los últimos cinco años continuación en la Tabla 6. Tabla 6 Ventas Año 1 6 2 9 3 13 4 15 5 20 31. la intersección de regresión simple (a) y la pendiente (b) para los datos de la Tabla 6 es: a. Y 3,4x 2,4. segundo. Y 4,4x 2,8. do. Y 5.4X 2.8. re. Y 4,4x 2,4. 32. El uso de los datos de la Tabla 6, el pronóstico para las ventas en el año 6 utilizando la ecuación de regresión simple es: a. menos de 20. Este es el final de la vista previa. Regístrese para acceder al resto de la document. First un breve comercial. ¿Está interesado en métodos probados para ganar dinero (y evitar la pérdida de ella) con la sincronización del mercado Toms libro, Cómo invertir Si usted no puede permitirse perder. está disponible en las ediciones impresa y / libros electrónicos Kindle. Los métodos en el libro no son los mismos como se explica en este artículo. Disponible en Amazon. Edición Impresa es 18.95 y la versión Kindle / libro electrónico es 8,95. Ahora, volviendo a la investigación libre de temporización Informe de mercado funciona incluso A Mover Sistema promedio simple se puede vencer Comprar amplificador de retención Como parte de nuestra investigación la sincronización del mercado continuo, que hemos hecho un análisis en mover los sistemas de medios para probar totalmente equivocado el quotexpertsquot mercado que continuamente reclama mercado sincronización no funciona. El Informe de Gleason duerma usar medias móviles para temporizar el SampP500 pero muchos inversores y los servicios de asesoramiento hacer. Nuestros resultados confirman que muchos sistemas de media móvil se puede superar fácilmente comprar y mantener. Hay, sin embargo, las diferencias significativas en el rendimiento en distintos periodos. El mejor sistema de media móvil ideamos se basa en un modelo de media 40/10 segunda semana, pero bien discutir los resultados de otros intervalos también. La conclusión de nuestra investigación: la sincronización del mercado funciona. Sistemas simples de media móvil golpearon Comprar En espera amplificador y con menos riesgo de mercado. La siguiente información muestra los resultados de los sistemas que hemos creado que utiliza promedios móviles a los oficios de tiempo en el índice de SampP500 durante un período de 43 años entre 1960 y 2003. Las distintas filas muestran el resultado de modificar los intervalos de tiempo y el uso de uno y dos medias móviles . Se utilizaron los precios semanales de cierre del viernes en lugar de los precios diarios. Los resultados medios móviles incluyen la más reciente operación de compra, incluso si todavía está abierta. Las leyendas de partida son los siguientes: BampH compra simple y mantenga agregada devuelve Resultados del modelo del sistema de media móvil Mejor El porcentaje en el que el modelo venció comprar y mantener Operaciones El número de negociaciones de ida y vuelta Éxito El porcentaje de comercios que hicieron dinero AvgGain los ingresos totales dividido por comercios AvgLoss dólares pérdida total dividido por oficios MedGain el promedio mediana de todas las operaciones ganadoras MedLoss el promedio mediana de todos los comercios que pierden WieghtedGain la mediana del promedio ponderado de las ganancias y pérdidas por riesgo comercial el tiempo modelos en el mercado dividido por el tiempo en el mercado de comprar y mantener los resultados de prueba el mejor rendimiento de una inversión de 10.000 durante el período de 43 años venía de una semana de 40 y una combinación de 10 semana (200 días / 50 días). Sin embargo, hubo grandes diferencias cuando se rompió los períodos en dos secciones: 1960-1980 y 1980-2003. Los rangos exactos año enviaban crítica, pero muestran claramente que los sistemas móviles promedio trabajaron mucho mejor hace 20 años. He aquí cómo funciona el sistema de dos media móvil. Comprar cuando el precio de cierre está por encima del promedio móvil más larga de Venta cuando la media móvil más corta pasa por debajo de la media móvil más larga. Por lo tanto, cuando el precio de cierre Balón por encima de la media móvil de 200 días que compramos. Vender cuando los 50 día pasa por debajo de los 200 días. No compre de nuevo hasta que el precio sube por encima del 200. Nota: Esto puede crear una situación en la que el precio está por encima de la MA 40w 10w pero el MA está por debajo del 40 w. En ese caso, volver a comprar cuando los 50 día pasa más de los 200 días. En la siguiente tabla, en la línea de cuatro, el 40/10 es la mejor combinación y vencer a comprar y mantener por 2,37 veces. 68 de los comercios tuvieron éxito y se hicieron alrededor de dos operaciones por año. Fue en el mercado 69 del tiempo. Cuando no está en existencias que le dimos 5 por mes / año para estar en bonos a corto plazo. El 44/10 quedó en segundo lugar. Los diferentes totales en la columna de la BampH se producen debido a las diferentes fechas de inicio y fin. Ahora, vamos a romper los 43 años en dos secciones. De 1960 a 1980, el 40/10 fue el ganador. De 1980 a 2003, el 40/10 vencieron a comprar y mantener por 20. Fue en el mercado sólo 73 de las veces (riesgo) y tuvo éxito en 73 de los 33 oficios. Algunas personas utilizan una media móvil simple de 200 días (40 semanas) para la sincronización del mercado. Se dio hacer casi tan bien en los últimos 43 años como el 40/10. Las 65 operaciones funcionan a 1,5 por año y S ólo 45 tuvieron éxito. Fue en el mercado 66 del tiempo. Ahora, vamos a romper ese en dos períodos. El promedio móvil de 200 días tuvo un buen desempeño en los primeros años de 1960 a 1980. Es ya no haya hecho tan bien en los últimos 23 años, pero el nivel de riesgo es todavía bastante bueno. El punto más importante de nuestro análisis es: Un sistema simple, mecánica media móvil es mejor que el amplificador Comprar En espera de un fondo indexado más de 20 períodos de un año y con 30 menos riesgo. Mover los sistemas Promedio tendrá períodos de bajo rendimiento, pero con capacidad bastante bien con el tiempo. Así que, ¿por qué tantos comentaristas y los llamados expertos en la sincronización del mercado continuamente golpe cuando se trabaja obviamente En primer lugar, la mayoría de los inversores no tienen la paciencia o la confianza para operar en el mercado de valores. Se asustan de operaciones cuando el mercado se mueve en contra de ellos en lugar de esperar a que la señal de los sistemas. Ellos son probablemente mejor en un fondo mutuo, al menos, hacer algo de dinero. En segundo lugar, los inversores no informados son la fuente de ganancias para los fondos de inversión. No es el trabajo de los fondos para educar a los inversores acerca de las estrategias de mercado. Además, reciben un porcentaje de los activos, incluso si el inversor pierde dinero. Muchos fondos mutuos tienen más de 100 rotación de la cartera cada año, ya que frenéticamente comprar y vender acciones. Irónicamente, ayúdales pésimo temporizadores de mercado de comercio de dinero de los inversores. Realidad: La mayoría de los fondos de índice de fondos de inversión desempeño inferior en el corto plazo y prácticamente todos los fondos mutuos desempeño inferior durante cualquier período de 10 años. Ayúdales retenidos por el comercio de costos y gastos. La conclusión obvia: Coloca el patrimonio en un fondo de índice. Opcionalmente, comprar algunas acciones individuales o es propietario de una parte de su cartera con una estrategia de la sincronización probada. Si yourre dispuesto a manejar su propio dinero y tener autodisciplina, no deben t se tiene en cuenta la gestión del mercado, con parte de su dinero para obtener promedios móviles mucho mejores rendimientos un mejor sistema Mucho son simplistas. No podía hacer un modelo inteligente mucho mejor un sistema de media móvil, por definición, siempre va al mercado en el camino hacia arriba y hacia abajo en el camino. Por lo tanto, siempre compra un poco tarde y vende tarde. La Alerta Mercado Nogales es en tiempo real y un poco más inteligente. Tiene aproximadamente el mismo nivel de riesgo, pero cuatro veces la vuelta del mejor sistema de media móvil. En 2003, Nogales Alerta Mercado compró en el SampP500 en febrero en 829, mientras que el promedio móvil compró en mayo en 944. Nogales Alerta de mercado es probable que vender antes también. Dado que los mercados generalmente se dividen mucho más rápido que se levantan. levantarse temprano es muy importante para la producción de una mayor rentabilidad. Hecho: Una estrategia de la sincronización del mercado inteligente puede superar en gran medida un sistema de media móvil. Muy pocos sistemas de cronometraje combinan un alto rendimiento con pocas operaciones perdedoras. Permite comparar la combinación promedio mejor en movimiento (40/10) a la Alerta de Mercado Nogales. En una prueba de nuevo 25 años de 1979 a 2003, el modelo de media móvil se convirtió en 10,000 125,000 en 35 oficios. Alerta mercado volvió a 10,000 450,000 en 12 oficios. La diferencia en el crecimiento del capital entre Nogales Alerta mercado y comprar amplificador de retención es el resultado de dinero crece a un rendimiento anual superior. Alerta mercado obtuvo 16 por año durante los 25 años y Esperar el amplificador obtuvo 10.2. Muchas de las principales corporaciones e inversores independientes buscar un retorno sobre el capital 15 por año y usted también debería hacerlo. Esto no es realista. Para obtener más información sobre Nogales informantion Alerta Mercado, sección de preguntas frecuentes. En él se explica lo que hace el modelo y cómo usarlo rendimientos de inversión mejoradas. Lo que hace el 40/10 móviles muestran la media para el SampP500 hasta enero de 2004 Aquí está el gráfico. Su todavía en el mercado y por lo tanto es Alerta mercado. ¿Qué crees que va a obtener un precio más alto cuando su hora de vender Copyright 2003, Southwest Ranch financiera, LLCA RIMA significa autorregresivos integrados en movimiento modelos Promedio. Univariado (solo vector) ARIMA es una técnica de predicción que proyecta los valores futuros de una serie basada enteramente en su propia inercia. Su principal aplicación es en el área de predicción a corto plazo que requiere un mínimo de 40 puntos de datos históricos. Funciona mejor cuando sus datos exhibe un patrón estable o constante en el tiempo con una cantidad mínima de valores atípicos. A veces llamado Box-Jenkins (después de que los autores originales), ARIMA es generalmente superior a técnicas de suavizado exponencial cuando los datos son razonablemente largo y la correlación entre las observaciones anteriores es estable. Si los datos son de corto o muy volátiles, y luego algún método de alisado puede funcionar mejor. Si usted no tiene al menos 38 puntos de datos, se debe considerar otro método que no ARIMA. El primer paso en la aplicación de la metodología ARIMA es para comprobar si hay estacionariedad. Estacionariedad implica que la serie se mantiene en un nivel bastante constante en el tiempo. Si existe una tendencia, como en la mayoría de las aplicaciones económicas o de negocios, a continuación, sus datos no es estacionaria. Los datos también debe mostrar una varianza constante en sus fluctuaciones en el tiempo. Esto se ve fácilmente con una serie que es muy estacional y crece a un ritmo más rápido. En tal caso, las subidas y bajadas en la estacionalidad se harán más dramática en el tiempo. Sin estas condiciones de estacionariedad se cumplen, muchos de los cálculos asociados con el proceso no se puede calcular. Si una representación gráfica de los datos indica no estacionariedad, entonces debería diferencia de la serie. La diferenciación es una excelente manera de transformar una serie no estacionaria a uno estacionario. Esto se realiza restando la observación en el periodo actual de la anterior. Si esta transformación se realiza sólo una vez para una serie, se dice que los datos han sido primera diferenciados. Este proceso elimina esencialmente la tendencia si la serie está creciendo a un ritmo bastante constante. Si está creciendo a un ritmo creciente, se puede aplicar el mismo procedimiento y la diferencia de los datos de nuevo. Sus datos serían entonces segundo diferenciada. Autocorrelaciones son valores numéricos que indican cómo una serie de datos está relacionado con sí mismo en el tiempo. Más precisamente, se mide la fuerza con los valores de datos en un número especificado de periodos aparte se correlacionan entre sí en el tiempo. El número de períodos separados generalmente se llama el retraso. Por ejemplo, una autocorrelación en medidas de retardo 1 cómo valora 1 periodo aparte están correlacionados entre sí a lo largo de la serie. Una autocorrelación en el retraso de 2 medidas de cómo los datos de dos períodos separados están correlacionadas en toda la serie. Autocorrelaciones pueden variar 1--1. Un valor cercano a 1 indica una correlación positiva alta, mientras que un valor cercano a -1 indica una correlación negativa alta. Estas medidas son más a menudo evaluados a través de representaciones gráficas llamadas correlagrams. Un correlagram representa los valores de autocorrelación para una serie dada en diferentes retardos. Esto se conoce como la función de autocorrelación y es muy importante en el método ARIMA. metodología ARIMA intenta describir los movimientos de una serie de tiempo estacionaria en función de lo que se denomina autorregresivo y moviendo parámetros medios. Estos se conocen como parámetros AR (autoregessive) y los parámetros MA (promedios móviles). Un modelo AR con sólo 1 de parámetros se puede escribir como. X (t) Un (1) X (t-1) E (t) en la que X (t) de series de tiempo bajo investigación Un (1) el parámetro autorregresivo de orden 1 X (t-1) las series de tiempo se retrasó 1 periodo E (t) el término de error del modelo Esto simplemente significa que cualquier valor dado de X (t) puede explicarse por alguna función de su valor anterior, X (t-1), además de algunos errores aleatorios inexplicable, E (t). Si el valor estimado de A (1) fue 0,30, entonces el valor actual de la serie estaría relacionado con 30 de su valor hace 1 período. Por supuesto, la serie podría estar relacionado con más de un valor pasado. Por ejemplo, X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Esto indica que el valor actual de la serie es una combinación de los dos valores inmediatamente anteriores, X (t-1) y X (t-2), además de algunos al azar de error e (t). Nuestro modelo es ahora un modelo autorregresivo de orden 2. Mover Modelos Promedio: Un segundo tipo de modelo de Box-Jenkins se llama un modelo de media móvil. Aunque estos modelos son muy similares al modelo AR, el concepto detrás de ellos es muy diferente. Móviles parámetros medios relacionan lo que ocurre en el período t sólo a los errores aleatorios que ocurrieron en periodos pasados, es decir, E (t-1), E (t-2), etc en lugar de X (t-1), X ( t-2), (Xt-3) como en los enfoques autorregresivos. Un modelo de media móvil con un término MA se puede escribir de la siguiente manera. X (t) - B (1) E (t-1) E (t) El término B (1) se llama un MA de orden 1. El signo negativo delante del parámetro se utiliza para la única convención y por lo general se imprime a cabo automáticamente por la mayoría de los programas de ordenador. El modelo anterior simplemente dice que cualquier valor dado de X (t) está directamente relacionado solamente con el error aleatorio en el periodo anterior, E (t-1), y con el término de error actual, E (t). Como en el caso de los modelos autorregresivos, los modelos de media móvil se pueden extender a estructuras de orden superior que cubren diferentes combinaciones y en movimiento longitudes medias. metodología ARIMA también permite que los modelos que se construirán que incorporan tanto autorregresivo y moviendo parámetros medios juntos. Estos modelos se conocen como modelos mixtos a menudo. Aunque esto lo convierte en una herramienta de pronóstico más complicado, de hecho, la estructura puede simular la serie mejor y producir un pronóstico más exacto. modelos puros implican que la estructura se compone sólo de los parámetros AR o MA - no ambas. Los modelos desarrollados por este enfoque generalmente se llaman los modelos ARIMA, ya que utilizan una combinación de autorregresivo (AR), la integración (I) - refiriéndose al proceso de diferenciación inversa para producir el pronóstico, y moviendo las operaciones promedio (MA). Un modelo ARIMA se indica generalmente como ARIMA (p, d, q). Esto representa el orden de los componentes autorregresivos (P), el número de operadores de diferenciación (d), y el más alto orden del plazo de media móvil. Por ejemplo, ARIMA (2,1,1) significa que usted tiene un modelo de segundo orden autorregresivo de primer orden con un componente promedio cuya serie se ha diferenciado una vez para inducir estacionariedad en movimiento. Recogiendo la Especificación de la derecha: El principal problema en la clásica Box-Jenkins está tratando de decidir qué especificación ARIMA utilizar - i. e. cuántos parámetros AR y / o MA que incluyen. Esto es lo que gran parte de la caja-Jenkings 1976 se dedicó al proceso de identificación. Dependía de gráfica y numérica eva - luación de la autocorrelación de la muestra y las funciones de autocorrelación parcial. Bueno, para sus modelos básicos, la tarea no es demasiado difícil. Cada uno tiene funciones de autocorrelación que se ven de cierta manera. Sin embargo, cuando se sube en la complejidad, los patrones no se detectan tan fácilmente. Para hacer las cosas más difíciles, los datos representan solamente una muestra del proceso subyacente. Esto significa que los errores de muestreo (valores atípicos, error de medición, etc.) pueden distorsionar el proceso de identificación teórica. Es por ello que la modelización ARIMA tradicional es más un arte que una ciencia.
Comments
Post a Comment