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未来を予測し、推定する: 自己回帰統合された移動平均。 Box and JenkinsのARIMAの説明。 (「76) - 日本語

だれも未来に実際に見ることができない。 しかし現代統計的な方法、計量経済モデルおよびbusiness intelligenceソフトウェアは幾分ビジネスが予測し、将来起こるだろうものが推定するのを助けることができる。

ARIMAは自己回帰統合された移動平均を意味する。

ARIMAのTime Series Analysisは遅れを使用し、履歴データでパターン(例えば移動平均、seasonality)の覆いを取り、未来を予測するために移る。 ARIMAモデルは遅い60sで最初に開発されたが、1976年にBox and Jenkinsによって組織化された。 ARIMAはきちんと実行されたときARIMAがかなり強力、適用範囲が広い場合もあるが使用するために他の統計的な予測技術より複雑である場合もある。
 

ARIMAは2つの事を定めるための方法である:

1. 過去のどの位次の観察(重量の長さ)を予測するのに使用されるべきである
2. 重量の価値。

例えばy (t) = 1/3の* y (t-3) + 1/3 * y (t-2) + 1/3 * y (t-1)はARIMAモデルである; もう一つのARIMAモデルはであるy (t) = 1/6の* y (t-3) + 4/6 * y (t-2) + 1/6 * y (t-1)

従って正しいARIMAモデルは使用されるべきである係数および遅れの右の数の同一証明を要求する。
ARIMAのモデル同一証明は下役モデルを識別するのにautoregressionsを使用する。
心配は耐久性をもって識別するために取られなければなり、飛び地が(脈拍、レベルはの現地時間の傾向移る)破壊をもたらすことができると同時に変数を推定するため。
 

本: Alan Pankratz - Forecasting with Univariate Box Jenkins Models: Concepts and Cases -

本: Jeffrey Wooldridge - Introductory Econometrics: A Modern Approach -

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