Mover Média Polinomial Ma Deve Ser Inversível

O procedimento UCM. A declaração IRREGULAR inclui um componente irregular no modelo. Pode haver no máximo uma instrução IRREGULAR na especificação do modelo. O componente irregular corresponde ao erro aleatório total no modelo. Por padrão, o componente irregular é modelado como ruído branco que é , Como uma seqüência de variáveis ​​aleatórias gaussianas independentes, identicamente distribuídas, de média zero. No entanto, você também pode modelá-lo como um processo ARMA de média móvel autorregressiva. As opções para especificar um modelo ARMA para o componente irregular são dadas em uma subseção separada ARMA Specification . As opções nesta instrução permitem que você especifique o modelo para o componente irregular e para output suas estimativas. Dois exemplos da indicação IRREGULAR são dados next No primeiro exemplo a indicação está em sua forma mais simples, tendo por resultado a inclusão de uma componente irregular Que é o ruído branco com variância desconhecida. A seguinte instrução fornece um valor inicial para o ruído branco v Ariance para ser usado no processo de estimação de parâmetro não linear Ele também solicita a impressão de estimativas suavizadas As irregularidades suavizadas são úteis no diagnóstico de modelo. fixa o valor de para o valor especificado na opção VARIANCE Consulte também a opção NOEST na subseção ARMA Specification. PLOT FILTER PLOT FILTRO LISO FILTER SMOOTH. requests plotting da estimativa filtrada ou suavizada do componente irregular. PRINT FILTER PRINT FILTRO DE IMPRESSÃO LISO SMOOTH. requests impressão da estimativa filtrada ou suavizada do componente irregular. specifies um valor inicial para durante o Processo de estimativa de parâmetro Qualquer valor não negativo, incluindo zero, é um valor inicial aceitável. Especificação ARMA. Esta seção detalha as opções para especificar um modelo ARMA para o componente irregular A especificação de modelos ARMA requer alguma notação, que é explicada primeiro. Backshift que é, para qualquer seqüência, As maiores potências de representam maiores turnos para Por exemplo, uma sequência aleatória segue um modelo ARMA p, q P, Q de ordem zero com ordem autorregressiva não sazonal, ordem autoregressiva sazonal, ordem média móvel não sazonal e ordem média móvel sazonal, se satisfizer a seguinte equação de diferença especificada em termos da Polinômios no operador backshift onde é uma seqüência de ruído branco e é o comprimento da temporada. Os polinômios e são de ordens,,, e, respectivamente, que pode ser quaisquer inteiros não negativos O comprimento da temporada deve ser um inteiro positivo Por exemplo, satisfaz um ARMA 1,1 modelo que é, e if. for alguns coeficientes ee uma sequência de ruído branco Igualmente satisfaz um ARMA 1,1 1,1 modelo if. for alguns coeficientes ee uma sequência de ruído branco O processo ARMA é estacionário e invertible se o Definindo polinômios e tendo todas as suas raízes fora do círculo unitário, isto é, seus valores absolutos são estritamente maiores do que 1 0 É assumido que o modelo ARMA especificado para o componente irregular é estacionário E invertíveis, isto é, os coeficientes dos polinômios e são restritos de modo que as condições de estacionaridade e de invertibilidade sejam satisfeitas. Os coeficientes desconhecidos desses polinômios tornam-se parte do vetor de parâmetro do modelo que é estimado usando os dados. A notação para uma classe estreitamente relacionada de Se uma sequência aleatória para seguir um modelo de ARIMA p, d, q P, D, Q se, para alguns inteiros não negativos e, a série diferenciada segue um ARMA p, q Você pode especificar modelos ARIMA usando a instrução DEPLAG para especificar as ordens de diferenciação e usando a instrução IRREGULAR para a especificação ARMA. Veja Exemplo 34 8 para um exemplo de ARIMA 0,1,1 0,1,1 especificação do modelo Brockwell e Davis 1991 podem ser consultados para obter informações adicionais sobre modelos ARIMA. Você pode usar opções do IRREGULAR s Para especificar o modelo ARMA desejado e para solicitar a saída impressa e gráfica. Alguns exemplos da instrução IRREGULAR são dados em seguida. A seguinte declaração especifica um componente irregular que é modelado como um processo ARMA 1,1. Também solicita plotar sua estimativa suavizada. A seguinte instrução especifica um modelo de ARMA 1,1 1,1 Também fixa o coeficiente do polinômio de média móvel sazonal de primeira ordem para 0 1 Os outros coeficientes ea variância de ruído branco são estimados usando os dados. Coeficientes do polinômio autorregressivo não sazonal. A declaração IRREGULAR é usada para incluir um componente irregular no modelo Pode haver no máximo uma declaração IRREGULAR na especificação do modelo A componente irregular corresponde ao erro aleatório total,, no modelo Por padrão, o irregular Componente é modelado como ruído branco que é, como uma seqüência de independentes, identicamente distribuídos, zero-média, Gaussian aleatório variáveis No entanto, como um recurso experimental nesta versão do procedimento UCM, você também pode modelá-lo como um processo ARMA auto-regressivo de média móvel. As opções para especificar um modelo ARMA para o componente irregular são dadas em uma subseção separada. Esta declaração permite que você especifique o valor de e para produzir as previsões de Como um padrão, é estimado usando os dados Dois exemplos da declaração IRREGULAR são dadas seguinte No primeiro exemplo a declaração está em sua forma mais simples, resultando na inclusão de Um componente irregular que é ruído branco com variância desconhecida. A instrução a seguir fornece um valor inicial para, a ser usado no processo de estimação de parâmetro não linear. Também solicita a impressão de previsões suavizadas de As irregularidades suavizadas são úteis no diagnóstico do modelo. De para o valor especificado na opção VARIANCE. PLOT FILTER PLOT LISO PLOT FILTER SMOOTH. requests traçando o filtrada ou suavizada esti Mate do componente irregular. PRINT FILTER PRINT FILTRO DE IMPRESSÃO LISO SMOOTH. requests impressão da estimativa filtrada ou suavizada do componente irregular. specifies um valor inicial para durante o processo de estimação de parâmetro Qualquer valor não negativo, incluindo zero, é um valor inicial aceitável. ARMA Specification. This seção detalha as opções para especificar um modelo ARMA para o componente irregular A especificação de modelos ARMA requer alguma notação, que é explicada first. Let denotar o operador backshift que é, para qualquer seqüência, As maiores potências de representam maior turnos Por exemplo, uma sequência aleatória segue um modelo de ARMA p, q P, Q de ordem zero com ordem autorregressiva não sazonal, ordem autoregressiva sazonal, ordem de ordem móvel não sazonal e ordem de média móvel sazonal, se satisfaz a seguinte equação de diferença especificada em Termos dos polinômios no backshift operator. where é uma seqüência de ruído branco e é o comprimento da temporada Os polinômios E são de ordens, e, respectivamente, que podem ser quaisquer inteiros não negativos. O comprimento da estação deve ser um número inteiro positivo. Por exemplo, satisfaz um modelo ARMA 1,1 que é e se para alguns coeficientes e uma sequência de ruído branco Da mesma forma satisfaz um modelo ARMA 1,1 1,1 se para alguns coeficientes ee uma sequência de ruído branco O processo ARMA é estacionário e inversível se os polinômios definidores e têm todas as suas raízes fora do círculo unitário, ou seja, seus valores absolutos são estritamente Maior do que 1 0 Assume-se que o modelo ARMA especificado para a componente irregular é estacionário e invertível, ou seja, os coeficientes dos polinômios e são limitados de modo que as condições de estacionaridade e de invertibilidade são satisfeitas Os coeficientes desconhecidos desses polinômios tornam-se parte do Modelo de vetor de parâmetro que é estimado usando os dados. A notação para uma classe estreitamente relacionada de modelos, AUTREGRESSIVA integrado de média móvel-ARIMA modelos, também é dada aqui Diz-se que uma sequência aleatória segue um modelo ARIMA p, d, q P, D, Q se, para alguns inteiros não negativos e, a série diferenciada segue um modelo ARMA p, q P, Q Os inteiros e são chamados de não-sazonais e sazonais Respectivamente Você pode especificar modelos ARIMA usando a instrução DEPLAG para especificar as ordens de diferenciação e usando a instrução IRREGULAR para a especificação ARMA Veja Exemplo 29 8 para um exemplo de ARIMA 0,1,1 0,1,1 especificação do modelo Brockwell E Davis 1991 pode ser consultado para obter informações adicionais sobre modelos ARIMA. Você pode usar opções da instrução IRREGULAR para especificar o modelo ARMA desejado e para solicitar a saída impressa e gráfica Vários exemplos da declaração IRREGULAR são dadas next. The seguinte declaração especifica um irregular Componente que é modelado como um processo ARMA 1,1 Também solicita traçando sua estimativa suavizada. A seguinte instrução especifica um modelo ARMA 1,1 1,1 Também fixa o coeficiente da primeira ordem s O polinômio da média móvel easonal para 0 1 Os outros coeficientes e a variância do ruído branco são estimados usando os dados. list os valores iniciais dos coeficientes da polinomial. arima classseason. arima autoregressiva não sazonal cria objetos de modelo para o tempo linear não estacionário estacionário ou de raiz unitária Série inclui modelos de MA de média móvel, AR autorregressiva, ARRA mista, média móvel ARMA, ARIMA integrado, séries temporais multiplicativas sazonais e séries lineares que incluem um componente de regressão ARIMAX. Especificar modelos com coeficientes conhecidos, estimar coeficientes com dados usando estimativa ou simular Modelos com simulação Por padrão, a variância das inovações é um escalar positivo, mas você pode especificar qualquer modelo de variância condicional suportado, como um modelo GARCH. Mdl arima cria um modelo ARIMA de graus zero. Mdl arima p, D, q cria Um modelo de séries temporais lineares não sazonais usando grau de degradação p de grau autorregressivo D e média móvel de degre E q. Mdl arima Nome, Valor cria um modelo de série cronológica linear usando opções adicionais especificadas por um ou mais Nomes, Par argumentos de valor Nome é o nome da propriedade e Valor é o valor correspondente O nome deve aparecer dentro de aspas simples Você pode especificar vários nomes - Value argumentos de par em qualquer ordem como Name1, Value1 NameN, ValueN. Input Argumentos. Nota Você só pode usar esses argumentos para modelos não sazonais Para modelos sazonais, use a sintaxe name-value. Lag Operator. The Lg operador L é definido como L iytyti Você pode criar polinômios do operador do lag usando-os para condensar a notação e para resolver equações da diferença linear Os polynomials do operador do lag nas definições linear do modelo da série de tempo são. L 1 L 2 L 2 p L p que é o polinômio grau p autoregressivo. L 1 L 2 L 2 q L q que é o polinômio de grau q médio móvel. L 1 p 1 L p 1 p 2 L p 2 p s L p s que é o polinômio autoregressivo sazonal grau p s. L 1 q 1 L q 1 q 2 L q 2 qs L qs que é o grau qs sazonal médio móvel polinomial. Linear Time Series Model. Um modelo de série de tempo linear para o processo de resposta yt e inovações t é um processo estocástico que tem a forma. ytc 1 yt 1 pytpt 1 t 1 qt q. Na notação do operador do lag, este modelo é. O modelo geral da série das épocas, que inclui diferenciar, sazonalidade multiplicative, e diferenciar seasonal, é. Os coeficientes dos polinômios autoregressivos não sazonais e sazonais L e L correspondem respectivamente a AR e SAR. Os graus desses polinômios são p e ps. Similarmente, os coeficientes dos polinômios L e L correspondem a MA E SMA Os graus desses polinômios são q e qs respectivamente. Os polinômios 1 LD e 1 L s D s têm um grau de integração não sazonais e sazonais D e D s respectivamente Observe que s corresponde à propriedade modelo A sazonalidade D s é 1 se a Sazonalidade É diferente de zero, e é 0 de outra forma. Isto é, o software aplica a diferenciação sazonal de primeira ordem se Sazonalidade 1.Você pode estender este modelo, incluindo uma matriz de dados preditores Para obter detalhes, consulte Modelo ARIMA Incluindo Covariados Exógenos. Tem média 0, variância 2 e C ovos 0 para st é estacionária se seu valor esperado, variância e covariância entre elementos da série são independentes do tempo Por exemplo, o modelo MA q, com C 0 é estacionária para qualquer q porque. V aryt 2 i 1 qi 2 e. estão livres de t para todos os pontos de tempo 1. A série de tempo ytt 1 T é um processo de raiz unitária se seu valor esperado, variância ou covariância crescer com Tempo subseqüentemente, a série de tempo não é estacionária. 1 Caixa, G E P G M Jenkins e G C Reinsel Análise de séries temporais Previsão e controle 3 ª Ed Englewood Cliffs, NJ Prentice Hall, 1994. 2 Enders, W Wetley Sons, Inc 1995.Seleccione o país.