ARIMA

Центр Знаний



Резюме, форум, лучшие практики, советы экспертов и источники информации.

13 объекта • 220.934 посещения


Резюме

Никто не может заглянуть в будущее. Но современные статистические методы, эконометрические модели и программное обеспечение Business Intelligence (Корпоративный интеллект) могут в какой-то степени помочь компаниям спрогнозировать и оценить то, что произойдет в будущем.


ARIMA означает Авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (AutoRegressive Integrated Moving Average).


Анализ с помощью временных рядов ARIMA использует запаздывания и смещения в исторических данных для того, чтобы определить закономерности (например, скользящие средние, сезонность) и предсказать будущее. Модель ARIMA была впервые разработана в конце 60-х, но была систематизированна Box and Jenkins в 1976. ARIMA может быть сложнее в использовании, чем другие статистические методы прогнозирования, однако после ее правильного внедрения ARIMA может быть довольно действенным и гибким инструментом.
 

ARIMA служит методом для определения двух параметров:

  1. Сколько информации из прошлого должно быть использовано для того, чтобы предсказать следующее наблюдение (длина весов)
  2. Значения весов.

Например, y (t) = 1/3 * y (t-3) + 1/3 * y (t-2) + 1/3 * y (t-1) является моделью ARIMA; другая модель ARIMA: y (t) = 1/6 * y (t-3) + 4/6 * y (t-2) + 1/6 * y (t-1)

Таким образом, корректная модель ARIMA требует идентификации правильного числа запаздываний и коэффициентов, которые должны быть использованы.
Модель ARIMA использует авторегрессию для определения лежащей в основании модели.
Необходимо позаботиться о том, чтобы своевременно определить и оценить параметры в форме выбросов (импульсы, сдвиги уровней, тренды местного времени) , которые могут причинить вред.
 

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

Книга: Jeffrey Wooldridge - Introductory Econometrics: A Modern Approach


Специальная группа по интересам

Присоединиться

ARIMA Модель Специальная группа по интересам.



Специальная группа по интересам (16 членов)

Форум

Новую Тема

Форум об ARIMA Модель.


What is Moving Average?
What is the moving average and how can we calculate this? (...)
3
 
1 комментария
ARIMA model or Time Fourier series
The ARIMA model is a useful model, but sometimes not precise enough.

An interesting application for phenomeno (...)
3
 
1 комментария
Combining the ARIMA model with a Nonlinear or Regression Model
I think even if we develop the best ARIMA model there will surely be some amount of error. If we develop a nonlinear or (...)
3
 

Начать новую тему форума об ARIMA Модель. Дополнительная информация.

 

Лучшие Лрактики

Регистрация

Темы для обсуждения с самым высоким рейтингом для обсуждения ARIMA Модель. Здесь вы найдете самые ценные идеи и практические предложения.


Эксперт Советы

Регистрация

Продвинутое понимание ARIMA (Английский). Здесь вы найдете профессиональные советы экспертов.


Источники Информации

Регистрация

Различные источники информации о ARIMA Модель. Здесь вы найдете PowerPoints, видео, новости и т.д., чтобы использовать в своих собственных лекциях и практических занятиях.



Ссылки на Исследования

Регистрация

Автоматический переход к другим полезным источникам, касающимся ARIMA Модель.


Новости Видео Презентации Книги Более

Новости

Видео

Презентации

Книги

Более


Сравните с: Regression Analysis (Регрессионный анализ)  |  Dynamic Regression (Динамическая регрессия)  |  Exponential Smoothing (Экспоненциальное сглаживание)  |  Analytical CRM (Аналитический CRM)  |  Business Intelligence (Корпоративный интеллект)


Возврат на главную страницу: Финансы и Инвестиции  |  Маркетинг 


Больше: Методы, Модели и Теории Менеджмента

Специальная группа по интересам

Вас интересует ARIMA Модель? Станьте нашим лидером SIG

 


О 12manage | Реклама | Ссылка на нас / Цитировать | Конфиденциальность | Предложения | Условия пользования
© 2021 12manage - The Executive Fast Track. V15.8 - Последнее обновление: 29-7-2021. Все имена ™ их владельцев.