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 (16 членов)


Форум - ARIMA Модель  

Дискуссии о ARIMA Модель.


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

Лучшие Лрактики - ARIMA Модель

Здесь вы найдете самые ценные обсуждения из прошлого.



Expert Tips (ENG) - ARIMA

Здесь вы найдете советы экспертов.



Ресурсы - ARIMA Модель

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



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. V15.2 - Последнее обновление: 11-12-2019. Все имена ™ их владельцев.