ARIMA

Центр Знаний





Прогнозирование и оценка будущего: Авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (AutoRegressive Integrated Moving Average). Объяснение ARIMA Box and Jenkins. ('76)


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 - ARIMA Модель


Специальная группа по интересам (17 членов)


Форум - ARIMA Модель  

На этом форуме вы найдете последние интересные обсуждения.


  What is Moving Average? (1 реакции)
What is the moving average and how can we calculate this?...
 
 
 
 
  ARIMA model or Time Fourier series (1 реакции)
The ARIMA model is a useful model, but sometimes not precise...
 
 
 
 
  Combining the ARIMA model with a Nonlinear or Regression Model
I think even if we develop the best ARIMA model there will s...
 
 
 
 

Лучшие Лрактики - ARIMA Модель

Здесь вы найдете самые ценные обсуждения из прошлого.



Expert Tips (ENG) - ARIMA

Здесь вы найдете советы высокого качества от экспертов.



Ресурсы - ARIMA Модель

Здесь вы найдете презентации в формате PowerPoint, видео для микрообучения и другие источники информации.


 

Новости о ARIMA Модель


     
 

Новости о статистический прогнозирование


     
 

Видео о ARIMA Модель


     
 

Видео о статистический прогнозирование


     
 

Презентации о ARIMA Модель


     
 

Презентации о статистический прогнозирование


     
 

Более о ARIMA Модель


     
 

Более о статистический прогнозирование


     

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

Special Interest Group Leader

Вы здесь? Зарегистрируйтесь бесплатно


 


О 12manage | Реклама | Ссылка на нас / Цитировать | Конфиденциальность | Предложения | Условия пользования
© 2019 12manage - The Executive Fast Track. V15.1 - Последнее обновление: 22-10-2019. Все имена ™ их владельцев.