|
|
ARIMA |
|
Prevedere e valutare il futuro: Media Mobile Auto Regressiva Integrata [AutoRegressive Integrated Moving Average]. Spiegazione di ARIMA di Box e Jenkins. ('76)
|
|
Nessuno può realmente prevedere il futuro. Anche se i metodi statistici moderni, i modelli econometrici e i software di Business Intelligence possono parzialmente aiutare le aziende nel prevedere e stimare quello che sta per succedere nel futuro prossimo.
ARIMA sta per AutoRegressive Integrated Moving Average [Media Mobile AutoRegressiva Integrata].
L' Analisi delle Serie Temporali di ARIMA usa i ritardi e gli spostamenti nei dati storici per scoprire i trend (per esempio media mobile, stagionalità) e prevedere il futuro. Il modello di ARIMA fu dapprima sviluppato verso la fine degli anni 60 ma è stato sistemato da Box e Jenkins nel 1976. L'ARIMA può essere più complesso da usare di altre tecniche di previsione statistiche, sebbene una volta eseguito correttamente l'ARIMA può essere abbastanza potente e flessibile. L'ARIMA è un metodo per determinare due cose:
Per esempio y (t) = 1/3 * y (T-3) + 1/3 * di y (T2) + 1/3 * y (T-1) è un modello di ARIMA; un altro MODELLO di ARIMA è y (t) = 1/6 * y (T-3) + 4/6 * di y (T2) + 1/6 * y (T-1) Referenza Bibliografica: Alan Pankratz - Forecasting with Univariate Box Jenkins Models: Concepts and Cases - Referenza Bibliografica: Jeffrey Wooldridge - Introductory Econometrics: A Modern Approach -
ARIMA ForumARIMA Special Interest Group
ARIMA Corsi & Eventi
Aggiungi un link verso questa paginaCopia e incolla questo codice nella tua pagina web:
Paragonare a: Analisi della Regressione | Regressione Dinamica | Smorzamento Esponenziale | Analytical CRM | Business Intelligence
Ritornare alla Disciplina di Gestione: Finanza & Investimenti | Marketing
|
|
|
|
|
Inserisci il tuo Commento |