ARIMA

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Resumo

Ninguém pode realmente olhar no futuro. Mas métodos estatísticos modernos, modelos econométricos, e de software de business intelligence lata a alguns negócios da ajuda da extensão para prever e estimar o que está indo acontecer no futuro.


O ARIMA está para a média movente integrada AutoRegressive.


O Time Series Analysis do ARIMA usa retardações e desloca-as nos dados históricos para descobrir testes padrões (por exemplo médias moventes, seasonality) e para predizer o futuro. O modelo do ARIMA foi desenvolvido primeiramente no 60s atrasado mas systemized por Box and Jenkins em 1976. O ARIMA pode ser mais complexo usar-se do que outras técnicas de forecasting estatísticas, embora quando executado corretamente o ARIMA possa ser completamente poderoso e flexível.
 

O ARIMA é um método para determinar duas coisas:

  1. Quanto do passado deve ser usado predizer a observação seguinte (comprimento dos pesos)
  2. Os valores dos pesos.

Por exemplo y (t) = 1/3 * y (T-3) + 1/3 * de y (t-2) + 1/3 * y (T-1) é um modelo do ARIMA; um outro MODELO do ARIMA é y (t) = 1/6 * y (T-3) + 4/6 * de y (t-2) + 1/6 * y (o T-1)

Assim o modelo correto do ARIMA requer a identificação do número direito das retardações e dos coeficientes que devem ser usados.
A identificação modelo do ARIMA usa autoregressions identificar o modelo underling.
Cuidado deve ser tomado para identificar robustly e para estimar parâmetros como os outliers (os pulsos, nível deslocam, tendências locais do tempo) podem havoc do wreak.
 

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

Livro: Jeffrey Wooldridge - Introductory Econometrics: A Modern Approach


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