Bewegungs Durchschnitt Reste

Diese Frage hat schon eine Antwort hier. Für ein ARIMA 0,0,1 Modell verstehe ich, dass R der Gleichung folgt xt mu et theta e t-1 Bitte korrigiere mich, wenn ich mich irre. Ich nehme an e t-1 ist gleich wie Der Rest der letzten Beobachtung Aber wie ist et berechnet. Zum Beispiel hier sind die ersten vier Beobachtungen in einem Beispiel Daten 526 658 624 611.Dies sind die Parameter Arima 0,0,1 Modell gab Intercept 246 1848 ma1 0 9893.And Der erste Wert, den R mit dem Modell passt 327 0773.Wie bekomme ich den zweiten Wert, den ich verwendete 246 1848 0 9893 526-327 0773 442 979. Aber der 2. passende Wert gegeben durch R ist 434 7928. Ich nehme an, der Unterschied ist Wegen der et term Aber ich weiß nicht, wie man die et term. asked berechnen 28. Juli 14 um 16 12. markiert als Duplikat von Glenb Nick Stauner whuber Jul 29 14 at 1 24.Diese Frage wurde schon vorher gefragt und hat bereits eine Antwort Wenn diese Antworten nicht vollständig auf Ihre Frage eingehen, bitte fragen Sie eine neue Frage. Sie können die passenden Werte als einstufige Prognosen mit dem Innovations-Algorithmus erhalten Siehe zum Beispiel Vorschlag 5 5 2 in Brockwell und Davis abschaltbar aus dem Internet fand ich diese Slides. Es ist viel einfacher, um die angepassten Werte als die Differenz zwischen den beobachteten Werten und die Residuen zu erhalten In diesem Fall kocht Ihre Frage bis zum Erhalt der residuals. Let s nehmen diese Serie als MA 1 Prozess generiert. Die Reste, Hut T, kann als rekursives Filter erhalten werden. Zum Beispiel können wir den Rest zum Zeitpunkt 140 als den beobachteten Wert bei t 140 minus dem geschätzten Mittelwert minus Hut mal der vorherigen Rest, t 139 erhalten. Der Funktionsfilter kann verwendet werden Tun diese Berechnungen. Sie können sehen, dass das Ergebnis sehr nah an den Resten ist, die von Resten zurückgegeben werden. Der Unterschied in den ersten Resten ist höchstwahrscheinlich aufgrund einer Initialisierung, die ich ausgelassen haben kann. Die angepassten Werte sind nur die beobachteten Werte abzüglich der Residuen. In der Praxis sollten Sie die Funktionen Residuen und passt, aber für pädagogischen Zweck können Sie versuchen, die rekursive Gleichung verwendet oben Sie können beginnen, indem Sie einige Beispiele von Hand wie oben gezeigt Ich empfehle Ihnen, auch die Dokumentation der Funktion Filter lesen und vergleichen Sie einige Ihrer Berechnungen mit ihm Sobald Sie die Operationen, die bei der Berechnung der Residuen und angepassten Werte beteiligt sind, verstehen, können Sie die praktischeren Funktionen Residuen kundenspezifisch nutzen und passen. Sie können in diesem Beitrag weitere Informationen zu Ihrer Frage finden. Dies ist eine Grundfrage auf Box-Jenkins MA-Modellen Wie ich verstehe, ist ein MA-Modell grundsätzlich eine lineare Regression von Zeitreihenwerten Y gegen vorherige Fehlerbegriffe und e. Das heißt, die Beobachtung Y wird zuerst gegen ihre vorherigen Werte YY und Dann werden ein oder mehrere Y-Hut-Werte als Fehlerbegriffe für das MA-Modell verwendet. Wie werden die Fehlerbegriffe in einem ARIMA 0, 0, 2-Modell berechnet Wenn das MA-Modell ohne autoregressiven Teil verwendet wird und somit kein geschätzter Wert ist , Wie kann ich evtl. einen fehlerbegriff haben. Schicht 7. April 12 at 12 48.MA Modell Schätzung. Lassen Sie uns eine Serie mit 100 Zeitpunkten an und sagen, dass dies durch MA 1 Modell ohne Abzweigung gekennzeichnet ist Dann ist das Modell gegeben durch . Yt varepsilont-theta varepsilon, quad t 1,2, cdots, 100 quad 1.Der Fehler-Term hier ist nicht beobachtet So, um dies zu erhalten, legen Sie fest, dass der Fehler-Term berechnet wird Rekursiv durch. So der Fehler-Term für t 1 ist, varepsilon y theta varepsilon Jetzt können wir nicht berechnen, ohne zu wissen, den Wert von theta So um dies zu erhalten, müssen wir die anfängliche oder vorläufige Schätzung des Modells zu berechnen, beziehen sich auf Box et al Des Buches, § 6 3 2 Seite 202. Es wurde gezeigt, dass die ersten q Autokorrelationen des MA q Prozesses ungleich Null sind und in Form der Parameter des Modells als rhok displaystyle frac theta1 theta theta2 theta cdots geschrieben werden können Theta thetaq quad k 1,2, cdots, q Der Ausdruck oben für rho1, rho2 cdots, rhoq in the thet1, theta2, cdots, thetaq, liefert q gleichungen in q unbekannten Vorläufige schätzungen der theta s können durch ersetzen schätzungen rk erhalten werden Für rhok in oben equation. Hinweis, dass rk die geschätzte Autokorrelation ist Es gibt mehr Diskussion in Abschnitt 6 3 - Anfangsschätzungen für die Parameter lesen Sie bitte auf, dass jetzt, vorausgesetzt, wir erhalten die anfängliche Schätzung theta 0 5 Dann, varepsilon y 0 5 varepsilon Jetzt , Ein anderes Problem ist, wir haben keinen Wert für varepsilon0, weil t beginnt bei 1, und so können wir nicht berechnen varepsilon1 Zum Glück gibt es zwei Methoden zwei erhalten diese. Conditional Likelihood. Unconditional Likelihood. According zu Box et al Abschnitt 7 1 3 Seite 227 Die Werte von varepsilon0 können null als Näherung ersetzt werden, wenn n mäßig oder groß ist, diese Methode ist bedingte Wahrscheinlichkeit Andernfalls wird eine bedingungslose Wahrscheinlichkeit verwendet, wobei der Wert von varepsilon0 durch Rückprognose erhalten wird Mehr über die Rückprognose nach § 7 1 4 Seite 231. Nach dem Ermitteln der Anfangsschätzungen und des Wertes von varepsilon0 können wir dann mit der rekursiven Berechnung des Fehlerterms fortfahren. Dann ist die letzte Stufe, den Parameter des Modells 1 zu schätzen, Denken Sie daran, dies ist nicht die vorläufige Schätzung mehr. Im Schätzen der Parameter Theta, ich benutze Nonlinear Schätzung Verfahren, vor allem die Levenberg-Marquardt-Algorithmus, da MA-Modelle sind nichtlinear auf seine Parameter. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As Ein SMA-Beispiel, betrachten eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage. Week 1 5 Tage 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 Tage 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 Tage 28, 30, 27, 29, 28. 10-Tage-MA würde die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als der erste Datenpunkt ausgleichen Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 hinzufügen und den Durchschnitt nehmen, Und so weiter wie unten gezeigt. As früher erwähnt, MAs Verzögerung aktuelle Preis-Aktion, weil sie auf vergangene Preise basieren, je länger die Zeit für die MA, desto größer die Lag So ein 200-Tage-MA wird eine viel größere Verzögerung haben Als ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält Die Länge der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen, mit kürzeren MAs für kurzfristige Handel und längerfristige MAs mehr für langfristige Investoren geeignet 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überkreuzen Eine aufsteigende MA zeigt, dass die Sicherheit Ist in einem Aufwärtstrend, während ein abnehmender MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ähnlich wird der Aufwärtsimpuls mit einem bullish Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längerfristigen MA Abwärtsimpuls überkreuzt, mit einem bärigen Crossover bestätigt wird Tritt auf, wenn ein kurzfristiges MA unter einen längerfristigen MA übergeht.