ARIMA-modellen

Kunskapscenter




Sammanfattning, forum, bästa praxis, experttips och informationskällor.

13 itens • 235.084 visitas


Sammanfattning

Ingen kan egentligen se in i framtiden. Men moderna statistiska metoder, ekonometriska modeller och Business Intelligence BI (Affärsinformation, upplysning) programvara kan till viss utsträckning hjälpa företag med att prognostisera och bedöma vad som kan komma att hända i framtiden.


ARIMA står för AutoRegressive Integrated Moving Average.


ARIMA-tidserieanalys använder intervall och skiftningar i historiska data för att avslöja mönstren (t.ex. löpande genomsnittet, säsongsmässigheten) och för att förutsäga framtiden med hjälp av detta. ARIMA-modellen utvecklades först under den senare delen av på 60-talet, men den systematiserades av Box och Jenkins året 1976. ARIMA kan vara mera komplex att använda än andra statistiska progonstiserande tekniker, hur som helst, när den är riktigt implementerad, kan ARIMA vara mycket kraftfull och flexibel.
 

ARIMA är en metod för att bestämma två saker:

  1. Hur mycket av det förflutna skall användas till att förutsäga nästa observation (längden på tidserien, intervallet)
  2. Viktvärden.

Till exempel y (t) = 1/3 * y (t-3) + 1/3 * y (t-2) + 1/3 * y (t-1) är en ARIMA-modell; en annan ARIMA-MODELL är y (t) = 1/6 * y (t-3) + 4/6 * y (t-2) + 1/6 * y (t-1)

Således kräver den korrekta ARIMA-modellen identifiering av rätt antal intervall och koefficienter som bör användas.
ARIMA-modell identifiering använder autoregressioner för att identifiera den underliggande modellen.
Man måste ta särskild hänsyn att mycket noggrant identifiera och bedöma de parametrar som radikalt skiljer ut sig från mängden (pulser, nivå skiftningar, lokala tidstrender), och kan utlösa en ödeläggelse av analysen.
 

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

Bok: Jeffrey Wooldridge - Introductory Econometrics: A Modern Approach


Särskild Intressegrupp SIG

ARIMA-modellen Särskild Intressegrupp SIG.



Särskild Intressegrupp SIG

Forum

Forumdiskussioner om ARIMA-modellen. Nedan kan du ställa en fråga om det här ämnet, dela dina erfarenheter, rapportera en ny utveckling eller förklara något.


Starta ett nytt ämne om ARIMA-modellen

 

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

An interesting application for phenomenons believed to be cyclic, is the Time Fourier Series (TFS).
Particularly fo...
3
 
1 kommentarer
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 regression model (with influencing parameters) for the error and add it to the A...
3
 

Best Practices

De bästa, högst rankade ämnena om ARIMA-modellen. Här hittar du de mest värdefulla idéerna och praktiska förslagen.


Experttips

Avancerad insikt om ARIMA (Engelsk). Här hittar du professionella råd från experter.


Informationskällor

Olika informationskällor om ARIMA-modellen. Här hittar du powerpoints, videor, nyheter etc. som du kan använda i dina egna föreläsningar och workshops.



Forskningslänkar

Hoppa till ytterligare forskningsresurser angående angående ARIMA-modellen.


Nyheter

Nyheter

Videor

Videor

Presentationer

Presentationer

 
Böcker

Böcker

Akademisk

Akademisk

Mer

Mer


Jämför ARIMA-modellen med: Regressionsanalys  |  Dynamisk Regression  |  Exponentiell Utjämning  |  Analytisk CRM  |  Business Intelligens


Retur till Management Start: Ekonomi och Investera  |  Marknadsföring och Försäljning 


Mer Management Metoder, Modeller och Teori

Särskild Intressegrupp SIG

Vet du mycket om ARIMA-modellen? Bli vår SIG-ledare



Om 12manage | Reklam | Länk till oss / Citera oss | Sekretess | Förslagen | Användningsvillkor
© 2023 12manage - The Executive Fast Track. V16.0 - Senast uppdaterad: 29-1-2023. Alla namn ™ av deras ägare.