A documentação é a média incondicional do processo, e x03C8 (L) é um polinômio racional, de grau infinito de lag, (1 x03C8 1 Lx03C8 2 L 2 x 2026). Nota: A propriedade Constant de um objeto modelo arima corresponde a c. E não a média incondicional 956. Por decomposição de Wolds 1. A equação 5-12 corresponde a um processo estocástico estacionário desde que os coeficientes x03C8 i sejam absolutamente somaveis. Este é o caso quando o polinômio AR, x03D5 (L). É estável. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Além disso, o processo é causal desde que o polinômio MA é invertido. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. A Econometrics Toolbox reforça a estabilidade e a invertibilidade dos processos ARMA. Quando você especifica um modelo ARMA usando arima. Você obtém um erro se você inserir coeficientes que não correspondem a um polinômio AR estável ou polinômio MA reversível. Similarmente, a estimativa impõe restrições de estacionaridade e de invertibilidade durante a estimativa. Referências 1 Wold, H. Um estudo na análise de séries estacionárias do tempo. Uppsala, Suécia: Almqvist amp Wiksell, 1938. Selecione seu país3. (ARMA) modelo de média móvel (ARMA) modelo de média móvel (ARMA) Este capítulo apresenta vários modelos probabilísticos comumente usados para análise de séries temporais. Aborda brevemente os três tipos de modelos: o modelo de média móvel (MA), o modelo autorregressivo (AR) eo modelo de média móvel autorregressiva (ARMA) que são usados para descrever séries temporais estacionárias. Além disso, como certos tipos de não-estacionariedade podem ser manejados por meio de diferenças, o capítulo também estuda a classe de modelos de média móvel auto-regressiva (ARIMAs). Parece haver confusão quanto à noção de estacionariedade e causalidade para os modelos AR (ARMA em geral). O capítulo esclarece essa ambigüidade. A utilidade dos modelos ARMA reside na sua representação parcimoniosa. Como nos casos AR e MA, as propriedades dos modelos ARMA podem normalmente ser caracterizadas por suas funções de autocorrelação (ACF). Uma vez que normalmente processamos uma série temporal antes de analisá-la (por exemplo, detrending), é natural considerar uma generalização de modelos ARMA, o modelo ARIMA. Vocabulário Controlado Termos autocorrelação função autorregressivo integrado processo de média móvel modelo autorregressivo autorregressivo movimento de média de processo média móvel model3. (ARMA) modelo de média móvel (ARMA) modelo de média móvel (ARMA) Este capítulo apresenta vários modelos probabilísticos comumente usados para análise de séries temporais. Aborda brevemente os três tipos de modelos: o modelo de média móvel (MA), o modelo autorregressivo (AR) eo modelo de média móvel autorregressiva (ARMA) que são usados para descrever séries temporais estacionárias. Além disso, como certos tipos de não-estacionariedade podem ser manejados por meio de diferenças, o capítulo também estuda a classe de modelos de média móvel auto-regressiva (ARIMAs). Parece haver confusão quanto à noção de estacionariedade e causalidade para os modelos AR (ARMA em geral). O capítulo esclarece essa ambigüidade. A utilidade dos modelos ARMA reside na sua representação parcimoniosa. Como nos casos AR e MA, as propriedades dos modelos ARMA podem normalmente ser caracterizadas por suas funções de autocorrelação (ACF). Uma vez que normalmente processamos uma série temporal antes de analisá-la (por exemplo, detrending), é natural considerar uma generalização de modelos ARMA, o modelo ARIMA. A modelagem ARMA (Autoregressive Moving Average) é uma técnica que se ajusta a uma função de transferência discreta de ordem especificada Para dados utilizando o método dos mínimos quadrados Uma vez que os parâmetros da função de transferência discreta são determinados uma função de transferência contínua equivalente pode ser obtida usando qualquer um dos métodos de mapeamento discutidos no capítulo 2. A modelagem ARMA é baseada em uma única decomposição de uma ordem estritamente adequada de O numerador é menor do que a ordem do denominador, função de transferência discreta. Para ilustrar a decomposição e compreender suas propriedades, consideramos a função de transferência discreta geral de terceira ordem mostrada abaixo: TE b E b E a E a E a E () - - - - - - - - - 1 1 2 2 3 3 1 1 2 2 3 3 1 r (k) y (k) A função de transferência Ion pode ser decomposto em dois termos por ldquoslidingrdquo o numerador para a esquerda eo denominador para a direita. B E b E b E 1 1 2 2 3 3 - - - r (k) y (k) 1 1 1 1 2 2 3 3 - - - - - - a E a E a E O termo numerador é o ldquomoving averagerdquo Da entrada eo termo denominador é o ldquoautoregressionrdquo da saída, daí o nome, AutoRegressive Moving Average (ARMA). O diagrama de blocos associado para a configuração ARMA é mostrado abaixo. 1 E 1 E 1 E 1 E 1 E 1 E b 1 b 2 b 3 a 3 a 2 a 1 soma rkrk - 1 rk - 2 rk - 3 ykyk - 1 yk - 2 yk - 3 Uma vez que são utilizados atrasos separados para o Entrada e saída, a representação da decomposição resultante não é mínima em termos do número de atrasos. Uma realização mínima exigiria apenas três atrasos. No entanto, possui uma propriedade notável, os seis estados, yy y r r k k k k k k - - - - - - 1 2 3 1 2 3. não são nada mais do que ldquoshiftedrdquo valores dos sinais de saída e entrada. Denotando o número total de pontos nos sinais de saída e de entrada como n. Os sinais deslocados podem ser formados como os seguintes vetores, denotados com um ldquooverbarrdquo. Esta pré-visualização apresenta secções intencionalmente desfocadas. Inscreva-se para ver a versão completa. 2 0 4 4 1 3 1 3 1 2 2 2 2 2 3 1 3 1 3 1 1 2 2 3 3 - - - - - - - - - - - - - - - - atraso yynrrn atraso yynrrn atraso yynrrn atraso yynrrnkkkkkkk k . (.) (.). (.) (.). (.) (.). (.) (.) Usando esta notação de vetor, a equação de diferença que relaciona a entrada à saída é escrita como: yayyaybrbrbrkkkkkkk - - - - - - 1 1 2 2 3 3 1 1 2 2 3 3 ou em formato vetorial como, yypyyyrrrpaaabbbkkkkk Kk LNMMMMMMMMOQPPPPPPPP - - - - - - onde e ff 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 Mas este não é nada mais do que formato mínimo quadrado que pode ser resolvido imediatamente para o vetor de parâmetro usando o método padrão de mínimos quadrados. P y T T k - () f f f 1 A modelagem ARMA é um método preciso e direto para estimar os coeficientes da função de transferência. A variável na abordagem ARMA é a ordem da função de transferência. Ao aplicar a abordagem ARMA, normalmente se avaliam várias ordens de modelos candidatos e se seleciona o modelo com menor complexidade (ordem) e as melhores características de ajuste. Este é o final da pré-visualização. Inscreva-se para acessar o restante do documento.
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