Autoregressivt integrerat glidande medel. Källa Uppdaterad 2016-12-05T01 50Z. I statistik och ekonometri och i synnerhet i tidsserieanalyser är en autogegivande integrerad glidande ARIMA-modell en generalisering av en autegegivande rörlig genomsnittlig ARMA-modell. Båda dessa modeller är anpassade till tiden Seriedata antingen för att bättre förstå data eller förutspå framtida punkter i serieprognosen ARIMA-modeller tillämpas i vissa fall där data visar på icke-stationaritet där ett initialt differentieringssteg som motsvarar den integrerade delen av modellen kan tillämpas för att minska Icke-stationaritet 1. AR-delen av ARIMA indikerar att den utvecklande variabeln av intresse regresseras på egen gång, dvs tidigare värden. MA-delen indikerar att regressionsfelet faktiskt är en linjär kombination av felvillkor vars värden uppstått samtidigt och vid olika Tidigare I I-integreringen indikeras att datavärdena har ersatts med dif Ferensen mellan deras värden och de tidigare värdena och denna differentieringsprocess kan ha utförts mer än en gång. Syftet med var och en av dessa egenskaper är att göra modellen så passande som möjligt. Nonsäsongsbetonade ARIMA-modeller betecknas generellt ARIMA p, D, q där parametrarna pd och q är icke-negativa heltal, p är ordningsnumret för tidslagret för den autoregressiva modellen d är graden av differentiering antalet gånger data har haft tidigare värden subtraherade och q är ordningen av Den rörliga genomsnittsmodellen Säsongsmässiga ARIMA-modeller betecknas vanligtvis ARIMA p, d, q P, D, Q m där m avser antalet perioder i varje säsong, och versalerna P, D, Q refererar till de autoregressiva, differentierande, Och glidande medelvärden för den säsongsbetonade delen av ARIMA-modellen 2 3. När två av de tre termen är nollor kan modellen hänvisas till den icke-nollparametern, vilket släpper AR, I eller MA från den akronym som beskriver Modell Till exempel är ARIMA 1,0,0 AR 1, ARIMA 0,1,0 är I 1 och ARIMA 0,0,1 är MA 1.ARIMA-modeller kan beräknas enligt Box Jenkins approach. Given en tidsserie av data X t där t är ett heltalindex och X t är reella tal, en ARMA p, q-modell ges av. or lika med. Varför är lagoperatören parametrarna för den autoregressiva delen av modellen, det är parametrarna för den glidande medeldelen och de är fel Termer Felvillkoren antas generellt vara oberoende, identiskt fördelade variabler samplade från en normalfördelning med nollvärde. Antag nu att polynomet har en enhet rot en faktor multiplicitet d Då kan den skrivas om som. An ARIMA p, d, Q processen uttrycker denna polynomfaktoriseringsegenskap med ppd och ges av. Och kan sålunda betraktas som ett särskilt fall av en ARMA pd, q process som har det autoregressiva polynomet med d-enhetens rötter Av denna anledning är ingen ARIMA-modell med d 0 bred Känna stationär. Ovanstående kan generaliseras enligt följande Hennes speciella former. Den explicit identifieringen av faktoriseringen av autoregressionspolynomet i faktorer som ovan kan utvidgas till andra fall, för det första att applicera på det glidande genomsnittspolynomet och för det andra att inkludera andra speciella faktorer. Exempelvis med en faktor i en modell Är ett sätt att inkludera en icke-stationär säsongstid av period s till modellen med denna faktor har effekten att återuttrycka data som förändringar från s perioder sedan Ett annat exempel är den faktor som inkluderar en icke-stationär säsonglighet i period 2 förtydligande Behövs Effekten av den första typen av faktor är att varje säsongs s-värde kan drivas separat över tiden, medan de andra typvärdena för närliggande årstider rör tillsammans förtydligande. Identifiering och specifikation av lämpliga faktorer i en ARIMA-modell kan vara en viktig Steg i modellering eftersom det kan möjliggöra en minskning av det totala antalet parametrar som ska uppskattas, samtidigt som införandet av modellen av typen S av beteende som logik och erfarenhet föreslår borde vara där. Differensiering i statistik hänvisar till en transformation som tillämpas på tidsseriedata för att göra den stationär. En stationär tidsserieegenskaper beror inte på den tidpunkt då serien observeras. För att skilja på data, är skillnaden mellan på varandra följande observationer beräknad. Matematiskt visas detta as. Differencing tar bort förändringarna i nivån av en tidsserie, vilket eliminerar trend och säsonglighet och därmed stabiliserar medelvärdet av tidsserierna. Ibland kan det vara Nödvändigt för att skilja data för en andra gång för att erhålla en stationär tidsserie som kallas andra ordningens differentiering. En annan metod för differentiering av data är säsongsskillnader som innefattar att beräkna skillnaden mellan en observation och motsvarande observation i föregående år. Detta är Visas som. De olika uppgifterna används då för uppskattning av en ARMA-modell. Förutser användningen av ARIMA-modeller . ARIMA-modellen kan ses som en kaskad av två modeller. Den första är icke-stationär. Nu kan prognoser göras för processen, med en generalisering av metoden för autoregressiv prognos. Prognosintervaller. Prognosintervallet konfidensintervall för prognoser för ARIMA-modeller baseras på antaganden om att resterna är okorrelerade och normalt fördelade. Om någon av dessa antaganden inte innehåller, kan prognosintervallerna vara felaktiga. Därför kartlägger forskarna ACF och histogrammet för resterna för att kontrollera antagandena innan prognos skapas Intervaller.95 prognosintervall, var är variansen av. För, för alla ARIMA-modeller oavsett parametrar och order. Generellt kommer prognosintervaller från ARIMA-modeller att öka som prognoshorisonten ökar. Vissa kända specialfall uppstår naturligt eller är Matematiskt ekvivalent med andra populära prognosmodeller Till exempel. En ARIMA 0,1,0 modell eller I 1-modell ges genom vilken det bara är en Slumpmässig walk. An ARIMA 0,1,0 med en konstant, givet som en slumpmässig promenad med drift. En ARIMA 0,0,0 modell är en vit brusmodell. En ARIMA 0,1,2-modell är en Damped Holt S modell. En ARIMA 0,1,1 modell utan konstant är en grundläggande exponentiell utjämningsmodell 4. En ARIMA 0,2,2 modell ges som motsvarar Holt s linjära metod med additivfel eller dubbel exponentiell utjämning 4. Informationskriterier. För att bestämma ordningen för en icke-säsongsbetonad ARIMA-modell är ett användbart kriterium Akaike-informationskriteriet AIC Det är skrivet as. where L är sannolikheten för data, p är ordningen för den autoregressiva delen och q är Ordning av den rörliga medeldelen Parametern k i detta kriterium definieras som antalet parametrar i modellen som är monterade på data För AIC, om k 1 då c 0 och om k 0 då c 0. Den korrigerade AIC för ARIMA-modeller Kan skrivas som. Målsättningen är att minimera AIC-, AICc - eller BIC-värdena för en bra modell. Ju lägre värdet av ett av dessa kriterier för En rad modeller som undersöks, desto bättre kommer modellen att passa data. Det bör dock noteras att AIC och BIC används för två helt olika ändamål. Medan AIC försöker approximera modeller mot verkligheten av situationen, försöker BIC-försöken För att hitta den perfekta passformen Den BIC-metoden kritiseras ofta eftersom det aldrig är en perfekt passform för komplexa data i verkligheten, men det är fortfarande en användbar metod för val eftersom den straffar modeller kraftigare för att ha fler parametrar än AIC would. AICc Kan bara användas för att jämföra ARIMA-modeller med samma order av differentiering För ARIMAs med olika order av differentiering kan RMSE användas för modelljämförelse. Variationer och förlängningar. Ett antal variationer på ARIMA-modellen används vanligen om flera tidsserier är Används då kan man betrakta som vektorer och en VARIMA-modell kan vara lämplig Ibland misstänks en säsongseffekt i modellen i det fallet är det i allmänhet bättre att använda en SAR IMA-säsongs-ARIMA-modellen än att öka ordningen på AR - eller MA-delarna av modellen Om tidsserien misstänks visa långtidsberoende, kan d-parametern tillåtas ha icke-heltalsvärden i en autogegrativ fraktionalt integrerad rörelse Genomsnittlig modell, som också kallas en fraktionell ARIMA FARIMA - eller ARFIMA-modell. Programvaruimplementeringar. Diverse paket som tillämpar metodik som Box Jenkins parameteroptimering finns tillgängliga för att hitta rätt parametrar för ARIMA-modellen. Visningar har omfattande ARIMA - och SARIMA-möjligheter. Jul innehåller Ett ARIMA-genomförande i TimeModels-paketet 5.Mathematica innehåller ARIMAProcess-funktionen. MATLAB innehåller Econometrics Toolbox ARIMA-modeller och regression med ARIMA-fel. NCSS innehåller flera förfaranden för ARIMA-montering och prognos 6 7 8.Python-paketet statsmodels innehåller modeller för tidsserieanalys Univariatidserier analys AR, ARIMA vektor autoregressiva modeller, VAR och strukturella VAR Beskrivande statistik och processmodeller för tidsserieanalys. R standardpaketet R innehåller en arima-funktion som dokumenteras i ARIMA-modellering av tidsserie Förutom ARIMA p, d, q del innehåller funktionen även säsongsfaktorer, en avlyssningsperiod Och exogena variabler xreg kallas externa regressorer CRAN-uppgiftsvyn på Time Series är referensen med många fler länkar Prognospaketet i R kan automatiskt välja en ARIMA-modell för en given tidsserie med funktionen. Paketet kan också simulera säsongs - och icke - Säsongsbetonade ARIMA-modeller med funktion Den har också en funktion Arima, som är en omslag för arima från statistikpaketet 9.Ruby de statistikprovstider-perioderna används för tidsserieanalys, inklusive ARIMA-modeller och Kalman Filtering. SAFE TOOLBOXES inkluderar ARIMA Modellering och regression med ARIMA errors. SAS innehåller omfattande ARIMA-bearbetning i sitt ekonometriska och tidsserieanalyssystem SAS ETS. IBM SPSS inkluderar ARIMA-läge I statistikpaketet Statistiker och Modeler Standardfunktionen Expert Modeler utvärderar en rad säsongsmässiga och icke-säsongsautoregressiva p, integrerade d, och glidande medelvärde q inställningar och sju exponentiella utjämningsmodeller Expertmodeler kan också omvandla måldata-seriedata In i sin ruta eller naturliga logg. Användaren har också möjlighet att begränsa Expert Modeler till ARIMA-modeller, eller för att manuellt skriva in ARIMA nonseasonal och säsongsbetonade pd och q-inställningar utan Expert Modeler. Automatisk avkänning detektering finns tillgänglig för sju typer av avvikare och Detekterade avvikelserna kommer att hysas i tidsseriemodellen om den här funktionen väljs. APAP-paketet 10 i SAP ERP från SAP möjliggör skapande och montering av ARIMA-modeller med Box Jenkins-metoden. SQL Server Analysis Services från Microsoft inkluderar ARIMA Som en data mining algoritm. Stata innefattar ARIMA modellering med dess arima kommando som av Stata 9parison av Kinas primära energi con Summering prognoser genom att använda ARIMA den autogegrativa integrerade glidande genomsnittsmodellen och GM 1,1-modellen. GM 1.1 och ARIMA den autogegrativa integrerade glidande genomsnittsmodellen används för att prognostisera Kinas primära energiförbrukning. Resterna av de två modellerna är motsatta. Hybridmodellen av de två är bättre. Kinas primära energiförbrukning kommer att öka med en tillväxt på cirka 4 från 2014 till 2020. Kinas primära energiförbrukning ökar snabbt vilket är mycket relaterat till Kinas hållbara utveckling och har stor inverkan på global Energimarknaden Två univariata modeller, ARIMA den autogegrativa integrerade glidande genomsnittsmodellen och GM 1,1-modellen, används för att prognostisera Kinas primära energiförbrukning. Resultaten av de två modellerna överensstämmer med kraven. Genom jämförelse konstateras att de monterade värdena Av ARIMA-modellen svarar mindre på fluktuationerna eftersom de är bundna av sin långsiktiga trend medan de av GM 1,1-modellen svarar mer på grund av användningen av det senaste Fyra data och resterna av de två modellerna är motsatta i statistisk mening enligt Wilcoxons signerade ranktest. Så en hybridmodell är konstruerad med dessa två modeller och dess MAPE-genomsnittliga absoluta procentsats är mindre än ARIMA-modellen och GM 1,1 Modell Och sedan prognostiseras Kinas primära energiförbrukning med hjälp av de tre modellerna och resultaten visar att tillväxten i Kinas primära energiförbrukning från 2014 till 2020 kommer att bli ganska stor, men mindre än det första decenniet av det nya århundradet. Energikonsumtion. ARIMA-modell. Korresponderande författare College of Economics and Management, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 211106, China. Copyright 2016 Elsevier Ltd Alla rättigheter förbehållna. Autoregressive Integrated Moving Average ARIMA-modeller för födelseprognoser. Först med tanke på egenskaperna Av arbetsbelastningen, såsom den starka korrelationen med tiden, använder vi en tidsbaserad tvåstegsmetod för att förutsäga CPU-arbetsbelastningen för både individuella p Hysisk server och klustret Vi tillhandahåller två förbättringar för att öka precisionen av förutsägelsen och undvika ljuden 1 innan vi utför prediktionsalgoritmen i arbetsbelastningssekvensen. Vi introducerar wavelet-paketnedbrytning WPD 4 för att dela upp den ursprungliga sekvensen i mer stabila delsekvenser 2 baserat på Uppsättningen av delsekvenser, en reviderad ARIMA-autoregressiv integrerad glidande medelvärde 5-modell tillämpas Följaktligen kombineras förutsägelsen av arbetsbelastningen genom alla under-sekvenser. Art. nr. 2015 2015 Journal of the American Statistical Association. Zhulin Li Cuirong Wang Haiyan Lv Tongyu Xu. Wind-data från IRUSE användes under hela perioden. Målet med detta arbete var att prognosa vindfältet med hög upplösning med hjälp av Box-Jenkins Autoregressive Integrated Moving Average ARIMA-modellering baserat på ouppnåliga högupplösliga vinddata och successiva IRUSE-vinddata 6, 7 En ARIMA-modell som inte är säsongsbetonad doneras ofta som ARIMA p, d, q, p är ordningen för den automatiska aggressiva komponenten och qi S ordningen för den glidande medelkomponenten anpassad till de femte skillnaderna i serien. Fulltext-konferenspublikation Jan 2015 Journal of the American Statistical Association. ARIMA-modellen diskuterad av Box et al 2008 består av en populär klass av modeller, se även , Abraham och Ledolter, 1983 ARIMA-modellen har tillämpats för att förutse fertilitetsprocenten och dess relaterade problem av Lee 1974, 1975, Saboia 1977, McDonald 1979, 1981. Visa abstrakt Dölj abstrakt ABSTRAKT Noggranna prognoser för åldersspecifika fertilitetshastigheter är kritiska för Regeringens politik, planering och beslutsfattande Med tillgängligheten av Human Fertility Database 2011 jämför vi den empiriska noggrannheten hos punkt - och intervallprognoserna, erhållna genom Hyndmans och Ullah 2007s inställning och dess varianter för prognoser för åldersspecifika fertilitetshastigheter. Analyserna är Utförs med hjälp av de åldersspecifika data om fertilitet hos 15 mest utvecklade länder. På grundval av ett steg framåt i prognosfelåtgärder med 20 steg framåt Viktad Hyndman-Ullah-metod ger de mest exakta punkt - och intervallprognoserna för prognoser för åldersspecifika fertilitetshastigheter bland alla metoder som vi undersökte. Fulltext Artikel Sep 2012.Han Lin Shang. Severala författare har själv tillämpat tidsseriemetoder med hjälp av Autoregressiva integrerade rörliga genomsnittliga ARIMA-metoder för att prognostisera totala kirter Dodd, 1980 McDonald, 1981 och Saboia, 1977. Dessa insatser gav viss insikt i användningen av tidsseriemetoder på fertilitet, men prognoserna ignorerades fördelen av att använda kohort-komponentmetoder Long 1981 . Visa abstrakt Dölj abstrakt ABSTRAKT Projektion av individuella åldersspecifika fertilitetshastigheter är ett prognosproblem med hög dimension. Vi löser detta dimensionsproblem genom att använda parametriska kurvor för att approximera de årliga åldersspecifika räntorna och en multivariabel tidsseriemodell för att prognostisera kurvparametrarna. Dessa Ger prognoser för framtida fertilitetskurvor, som sedan används för att beräkna åldersspecifika fertilitetshastigheter Prognoser Detta minskar dimensioneringen av prognostiseringsproblemet och garanterar också att långsiktiga prognoser av åldersspecifika fertilitetshastigheter kommer att uppvisa en jämn form över ålder som liknar historiska data. Kortsiktiga prognoser förbättras genom att även använda enkla tekniker för att prognostisera avvikelser av De anpassade kurvorna från de faktiska räntorna Artikeln gäller denna ålder för specifika fertilitetsdata för amerikanska vita kvinnor från 1921 1984 De resulterande prognoserna undersöks och den multivariata modellen används för att undersöka möjliga relationer mellan kurvparametrarna uttryckt som totalt Fertilitetsfrekvens, medelåldern för födseln och standardavvikelsen vid åldern vid födseln Det enda starka förhållandet som hittats är det samtidiga förhållandet mellan ålderns genomsnittliga och normala avvikelse vid födseln. En variation av detta tillvägagångssätt i samband med traditionell demografisk bedömning var Används i en ny uppsättning amerikanska folkräkningskontorets befolkningsprognos. Vi dis Cuss denna implementering och jämföra Census Bureau prognoser med de som produceras direkt från modellen presenteras här. Fulltext Artikel okt 1989.Patrick A Thompson William R Bell John F Lång Robert B Miller. Ett stort antal författare har försökt att analysera demografiska tiden Serier, särskilt för fertilitet, med hjälp av rutan-Jenkins-typmetoder Saboia, 1974Saboia 1977 Lee, 1974 McDonald, 1979 McDonald 1981 De Beer, 1984 Brunborg, 1984 Den interna strukturen hos en sådan tidsserie kan vanligtvis modelleras tillräckligt. Visa abstrakt Dölj abstrakt ABSTRAKT Befolkningsutvecklingen är i sig oförutsägbar, även under en period av några år. För att producera de nödvändiga demografiska talen används ofta begreppet prognos, men officiella befolkningsprognoser bygger på deterministiska modeller som inte kan kvantifiera Osäkerhet I det här dokumentet diskuteras metoder för att hantera osäkerhet i nuvarande befolkningsprognos. Osäkerhetsfaktorer identifieras och variantprognosernas roll diskuteras Alternativa terminer eller osäkerhetsvarianter Vi behandlar frågan om ökande osäkerhet med ökad prognostiserad horisontprognos eller enbart projicering Några idéer är Ges på presentationen och användningen av befolknings prognoser som resultat för planering Prognoser och prognosfel i Nederländerna fungerar som illustration Slutligen identifieras viktiga forskningsämnen Mest framträdande är prognosen för prognostiseringsfel, i synnerhet skillnaden mellan effekterna av Foreca Stingmetodiken och den nuvarande demografiska utvecklingen vid prognosticeringsnoggrannhet. Fulltext Artikel Mar 1986. Nico Keilman. Om resterna visar något systematiskt mönster, upprepas förfarandet. Några exempel på tillämpningar av ARIMA-modeller på fertilitet är Lee 1974, Saboia 1977 , McDonald 1979, De Beer 1992 och Bell 1992 För mortality ARIMA-modeller används av McNown och Rogers 1989 och Lee and Carter 1990. Visa abstrakt Dölj abstrakt ABSTRAKT Osäkerheten i prognoser om befolkningens storlek och åldersstruktur på nationell nivå Beror på osäkerheten om prognoser om fertilitet, dödlighet och internationell migration Osäkerheten i prognoserna för dessa tre demografiska komponenter beror på frågan på vilken sätt deras framtida utveckling kan skilja sig från det förflutna eller det annorlunda på ett annat sätt än förväntat Svaret beror på Hur vi gör våra prognoser Lämpliga demografiska parametrar som ska prognostiseras väljs utifrån demografiska analyser Syftar till att identifiera parametrar som är stabila genom tiden eller förändras på ett systematiskt sätt eller har ett stabilt förhållande med valda förklarande variabler. Prognoser är osäkra i den mån det är osäkert om dessa parametrar kommer att förbli stabila i framtiden. De valda parametrarna prognostiseras på Grundval av extrapolering, förklaring och eller förväntning Om prognoser baseras på extrapoleringar kan vi säga att framtiden är osäker på grund av att trenderna kan förändras. Om prognoserna bygger på förklarande modeller är framtiden osäker eftersom formen av relationerna kan förändras Eller de exogena variablerna kan utvecklas i en annan riktning än väntat eller variabler som inte ingår i modellen kan ha en oväntad inverkan i framtiden Eftersom det inte finns något entydigt objektivt sätt att bedöma graden av osäkerhet på grund av dessa källor bedöms osäkerheten Av prognoser om fertilitet, dödlighet och migration beror starkt på domen Osäkerhetsgraden av prognoser för befolkningens storlek och struktur kan specificeras genom att bestämma prognosvarianter av fertilitet, dödlighet och migration, t. ex. låga och höga varianter eller scenarier. På grundval av dessa varianter kan deterministiska varianter av befolkningsstorlek och struktur beräknas Ett problem I att använda deterministiska varianter är att de inte ger en indikation på sannolikheten att intervallet mellan varianterna eller scenarierna kommer att täcka det verkliga värdet Om antaganden om sannolikheten för prognosintervaller av fertilitet, dödlighet och migration specificeras, graden av osäkerhet Av prognoser om befolkningens storlek och åldersstruktur kan bedömas utifrån en stokastisk inställning. Fulltext Artikel Journal of the American Statistical Association. Joop de Beer.
No comments:
Post a Comment