Moving Gjennomsnittet Eviews

Når du beregner et løpende bevegelige gjennomsnitt, er det gjennomsnittlig å plassere gjennomsnittet i mellomtiden. I det forrige eksempelet beregnet vi gjennomsnittet av de første 3 tidsperiodene og plasserte det ved siden av perioden 3 Vi kunne ha plassert gjennomsnittet midt i tidsintervall på tre perioder, det vil si ved siden av periode 2 Dette fungerer bra med ulige tidsperioder, men ikke så bra for like tidsperioder. Så hvor skal vi plassere det første glidende gjennomsnittet når M 4. Teknisk vil det bevegelige gjennomsnittet falle på t 2 5, 3 5. For å unngå dette problemet glatter vi MAs ved å bruke M 2 Således glatter vi de jevne verdiene. Hvis vi gjennomsnittlig et jevnt antall termer, må vi glatte de jevne verdiene. Følgende tabell viser resultatene ved å bruke M 4.Introduksjon til ARIMA nonseasonal models. ARIMA p, d, q prognoselikning ARIMA-modeller er i teorien den mest generelle klassen av modeller for prognoser for en tidsserie som kan gjøres stasjonær ved differensiering om nødvendig, kanskje i forbindelse med ikke-lineær transformasjon Ationer som å logge eller deflatere om nødvendig En tilfeldig variabel som er en tidsserie er stasjonær hvis dens statistiske egenskaper er konstante over tid En stasjonær serie har ingen trend, dens variasjoner rundt dens gjennomsnitt har en konstant amplitude, og den svinger i en konsekvent mote dvs. kortsiktige tilfeldige tidsmønstre ser alltid ut i statistisk forstand Den sistnevnte tilstanden betyr at dets autokorrelasjonskorrelasjoner med sine egne tidligere avvik fra middelværdien forblir konstant over tid, eller tilsvarende at dets strømspektrum forblir konstant over tid A tilfeldig variabel i dette skjemaet kan sees som vanlig som en kombinasjon av signal og støy, og signalet hvis det er tydelig, kan være et mønster av rask eller langsom gjennomsnittlig reversering eller sinusformet oscillasjon eller rask veksling i tegn, og det kan også ha en sesongkomponent En ARIMA-modell kan ses som et filter som forsøker å skille signalet fra støyen, og signalet blir deretter ekstrapolert inn i fremtiden for å oppnå prognoser. ARIMA-prognose-ligningen for en stasjonær tidsserie er en lineær ie-regresjonstype likning der prediktorene består av lag av den avhengige variabelen og eller lagrer prognosefeilene som er. Forutsatt verdi av Y er konstant og eller en vektet sum av en eller flere nylige verdier av Y og eller en vektet sum av en eller flere nylige verdier av feilene. Hvis prediktorene bare består av forsinkede verdier av Y, er det en ren autoregressiv selvregressert modell, som bare er en spesielt tilfelle av en regresjonsmodell, og som kunne være utstyrt med standard regresjonsprogramvare. For eksempel er en første-ordens autoregressiv AR 1-modell for Y en enkel regresjonsmodell der den uavhengige variabelen bare er Y forsinket med en periode LAG Y, 1 i Statgraphics eller YLAG1 i RegressIt Hvis noen av prediktorene ligger på feilene, er en ARIMA-modell det IKKE en lineær regresjonsmodell, fordi det ikke er mulig å spesifisere siste periode s-feil som en uavhengig variabel, feilene må være beregnes fra tid til annen når modellen er montert på dataene Fra et teknisk synspunkt er problemet med å bruke forsinkede feil som prediktorer at modellens spådommer ikke er lineære funksjoner av koeffisientene, selv om de er lineære funksjoner av Tidligere data Så, koeffisienter i ARIMA-modeller som inneholder forsinkede feil, må estimeres ved at ikke-lineære optimaliseringsmetoder går i fjellklatring i stedet for bare ved å løse et system av ligninger. Akronymet ARIMA står for automatisk regressive integrerte bevegelige gjennomsnittsverdier av den stationære serien i prognosen ligningen kalles autoregressive vilkår, lags av prognosen feilene kalles glidende gjennomsnittlige vilkår, og en tidsserie som må differensieres for å bli gjort stasjonær, sies å være en integrert versjon av en stasjonær serie Tilfeldig gange og tilfeldig trend modeller, autoregressive modeller og eksponentielle utjevningsmodeller er alle spesielle tilfeller av ARIMA-modeller. En nonseasonal ARIMA-modell er klassifisert som en ARIMA p, d, q modell, hvor. p er antall autoregressive termer. d er antall ikke-soneforskjeller som trengs for stasjonar, og. q er antall forsinkede prognosefeil i prediksjonsligningen. Forutsigelsesligningen er konstruert som følger Først, la y betegne den forskjellen på Y som betyr. Merk at den andre forskjellen på Y d2-tilfellet ikke er forskjellen fra 2 perioder siden. Det er først den forskjellen som er den første forskjellen som er den diskrete analogen til et andre derivat, det vil si lokal akselerasjon av serien i stedet for sin lokale trend. Med hensyn til y er den generelle prognosekvasjonen her. De bevegelige gjennomsnittlige parametrene s er definert slik at deres tegn er negative i ligningen, etterfulgt av Konvensjonen innført av Box og Jenkins Noen forfattere og programvare, inkludert R programmeringsspråket, definerer dem slik at de har pluss tegn i stedet Når de faktiske tallene er plugget inn i ligningen, er det ingen tvetydighet, men det er viktig å vite hvi ch-konvensjonen din programvare bruker når du leser utdata Ofte er parameterne angitt der av AR 1, AR 2, og MA 1, MA 2 osv. For å identifisere riktig ARIMA-modell for Y begynner du ved å bestemme rekkefølgen for differensiering d trenger å stasjonærisere serien og fjerne bruttoegenskapene til sesongmessigheten, kanskje sammen med en variansstabiliserende transformasjon som logging eller deflating Hvis du stopper på dette punktet og forutser at differensierte serier er konstante, har du bare montert en tilfeldig tur eller tilfeldig trendmodell Imidlertid kan den stationære serien fortsatt ha autokorrelerte feil, noe som tyder på at noen AR-vilkår p 1 og eller noen nummer MA-termer q 1 også er nødvendig i prognosekvasjonen. Prosessen med å bestemme verdiene p, d , og q som er best for en gitt tidsserie, vil bli diskutert i senere avsnitt i notatene hvis koblinger er øverst på denne siden, men en forhåndsvisning av noen av de typer ikke-sasonlige ARIMA-modellene som er vanligvis funnet under. ARIMA 1,0,0 førsteordens autoregressive modell hvis serien er stasjonær og autokorrelert, kanskje den kan forutsies som et flertall av sin egen tidligere verdi, pluss en konstant Forutsigelsesligningen i dette tilfellet er . som er Y regressert i seg selv forsinket av en periode Dette er en ARIMA 1,0,0 konstant modell Hvis gjennomsnittet av Y er null, vil ikke den konstante termen bli inkludert. Hvis hellingskoeffisienten 1 er positiv og mindre enn 1 i størrelsesorden må den være mindre enn 1 i størrelsesorden hvis Y er stasjonær, beskriver modellen gjennombruddsadferd hvor neste periodes verdi skal anslås å være 1 ganger så langt unna middelverdien som denne periodens verdi hvis 1 er negativ , forutsetter det at det går å opprettholde atferd med skifting av tegn, dvs. det forutsier også at Y vil være under gjennomsnittlig neste periode hvis den er over gjennomsnittet i denne perioden. I en annenordens autoregressiv modell ARIMA 2,0,0 ville det være en Y t-2 termen til høyre også, og så videre Avhenger På ARIMA 2,0,0-modellen kunne en ARIMA 2,0,0-modell beskrive et system hvis gjennomsnitts reversering foregår på sinusformet oscillerende måte, som bevegelse av en masse på en fjær som er utsatt for tilfeldige støt. 0,1,0 tilfeldig gang Hvis serien Y ikke er stasjonær, er den enkleste modellen for den en tilfeldig turmodell, som kan betraktes som et begrensende tilfelle av en AR 1-modell hvor den autoregressive koeffisienten er lik 1, iea-serien med uendelig sakte, gjennomsnittlig reversering Forutsigelsesligningen for denne modellen kan skrives som: hvor konstant sikt er den gjennomsnittlige perioden til periode-endringen, dvs. den langsiktige driften i Y Denne modellen kan monteres som en ikke-avskjæringsregresjon modell der den første forskjellen i Y er den avhengige variabelen Siden den bare inneholder en ikke-soneforskjell og en konstant term, er den klassifisert som en ARIMA 0,1,0-modell med konstant. Den tilfeldige-walk-uten-drift-modellen ville være en ARIMA 0,1,0 modell uten con stant. ARIMA 1,1,0 differensiert førsteordens autoregressive modell Hvis feilene i en tilfeldig turmodell er autokorrelert, kan problemet eventuelt løses ved å legge til et lag av den avhengige variabelen til prediksjonsligningen - dvs. ved å regressere den første forskjellen på Y i seg selv forsinket med en periode Dette ville gi følgende prediksjonsligning. Det kan omarrangeres til. Dette er en førsteordens autoregressiv modell med en rekkefølge av ikke-soneforskjeller og en konstant term, dvs. en ARIMA 1,1, 0 model. ARIMA 0,1,1 uten konstant enkel eksponensiell utjevning En annen strategi for korrigering av autokorrelerte feil i en tilfeldig gangmodell er foreslått av den enkle eksponensielle utjevningsmodellen. Husk at for noen ikke-stationære tidsserier, for eksempel de som viser støyende svingninger rundt en sakte - varierende gjennomsnitt, vil den tilfeldige turmodellen ikke utføre så vel som et glidende gjennomsnitt av tidligere verdier. Med andre ord, i stedet for å ta den nyeste observasjonen som prognosen for neste observatør ion, er det bedre å bruke et gjennomsnitt av de siste observasjonene for å filtrere ut støyen og mer nøyaktig anslå det lokale gjennomsnittet. Den enkle eksponensielle utjevningsmodellen bruker et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt av tidligere verdier for å oppnå denne effekten. Forutsigelsesligningen for Den enkle eksponensielle utjevningsmodellen kan skrives i en rekke matematisk ekvivalente former, hvorav en er den såkalte feilkorreksjonsformen, der den forrige prognosen er justert i retning av feilen som den gjorde. Fordi e t-1 Y t -1 - t-1 per definisjon, dette kan skrives om som en ARIMA 0,1,1-uten konstant prognosekvasjon med 1 1 - Dette betyr at du kan tilpasse en enkel eksponensiell utjevning ved å angi den som en ARIMA 0,1,1 modell uten konstant, og den estimerte MA 1-koeffisienten tilsvarer 1-minus-alfa i SES-formelen. Husk at i gjennomsnittlig SES-modell er gjennomsnittsalderen for dataene i de 1-framtidige prognosene 1 betydning at de vil ha en tendens til å ligge b bak trender eller vendepunkter med ca. 1 perioder. Det følger at gjennomsnittsalderen for dataene i de 1-årige prognosene for en ARIMA 0,1,1-uten-konstant modell er 1 1 - 1 For eksempel hvis 1 0 8, gjennomsnittlig alder er 5 Når 1 nærmer seg 1, blir ARIMA 0,1,1-uten-konstant modell et veldig langsiktig glidende gjennomsnitt, og når 1 nærmer seg 0 blir det en tilfeldig tur uten driftmodell. Hva er den beste måten å korrigere for autokorrelasjon legge til AR-vilkår eller legge til MA-vilkår I de to foregående modellene ble problemet med autokorrelerte feil i en tilfeldig gangmodell løst på to forskjellige måter ved å legge til en forsinket verdi av differensiert serie til ligningen eller legge til en forsinket verdi av prognosen feil Hvilken tilnærming er best En regel for tommel for denne situasjonen, som vil bli nærmere omtalt senere, er at positiv autokorrelasjon vanligvis behandles best ved å legge til en AR Termen til modellen og negativ autokorrelasjon er vanligvis best behandlet ved å legge til en MA te rm I forretnings - og økonomiske tidsserier oppstår negativ autokorrelasjon ofte som en artefakt av differensiering. Generelt reduserer differensiering positiv autokorrelasjon og kan til og med føre til en bryter fra positiv til negativ autokorrelasjon. Så, ARIMA 0,1,1-modellen, hvor differensiering er ledsaget av en MA-term, brukes hyppigere enn en ARIMA 1,1,0-modell. ARIMA 0,1,1 med konstant enkel eksponensiell utjevning med vekst Ved å implementere SES-modellen som en ARIMA-modell, får du faktisk en viss fleksibilitet. Først av Alt, antatt MA 1-koeffisienten kan være negativ, dette tilsvarer en utjevningsfaktor som er større enn 1 i en SES-modell, som vanligvis ikke er tillatt i SES-modellprosedyren. For det andre har du muligheten til å inkludere en konstant periode i ARIMA-modellen hvis du ønsker det, for å estimere en gjennomsnittlig ikke-null-trend. ARIMA 0,1,1-modellen med konstant har prediksjonsligningen. En-prognosene fra denne modellen er kvalitativt lik de av SES-modellen, bortsett fra at bane av de langsiktige prognosene typisk er en skrå linje hvis helling er lik mu fremfor en horisontal linje. ARIMA 0,2,1 eller 0,2,2 uten konstant lineær eksponensiell utjevning Linjær Eksponensielle utjevningsmodeller er ARIMA-modeller som bruker to ikke-soneforskjeller i sammenheng med MA-termer. Den andre forskjellen i en serie Y er ikke bare forskjellen mellom Y og seg selv forsinket av to perioder, men det er den første forskjellen i den første forskjellen - dvs. endring i endring av Y ved periode t Således er den andre forskjellen på Y ved periode t lik Y t-Y t-1 - Y t-1 - Y t-2 Y t-2Y t - 1 Y t-2 En annen forskjell på en diskret funksjon er analog med et andre derivat av en kontinuerlig funksjon som måler akselerasjonen eller krumningen i funksjonen på et gitt tidspunkt. ARIMA 0,2,2-modellen uten konstant forutser at Den andre forskjellen i serien er lik en lineær funksjon av de to siste prognosefeilene. som kan omarrangeres som: hvor 1 og 2 er MA 1 og MA 2-koeffisientene. Dette er en generell lineær eksponensiell utjevningsmodell som er i hovedsak den samme som Holt s-modellen, og Brown s-modellen er et spesielt tilfelle. Det bruker eksponentielt vektede glidende gjennomsnitt for å anslå både et lokalt nivå og en lokal trend i serien. De langsiktige prognosene fra denne modellen konvergerer til en rett linje hvis helling avhenger av den gjennomsnittlige trenden observert mot slutten av serien. ARIMA 1,1,2 uten konstant fuktet trend lineær eksponensiell utjevning. Denne modellen er illustrert i de tilhørende lysbildene på ARIMA-modellene. Den ekstrapolerer den lokale trenden i slutten av serien, men flater ut på lengre prognoshorisonter for å introdusere konservatisme, en praksis som har empirisk støtte. Se artikkelen på hvorfor Damped Trend fungerer av Gardner og McKenzie og Golden Rule-artikkelen av Armstrong et al for detaljer. Det er generelt tilrådelig å holde fast i modeller der minst en av p og q ikke er større enn 1, dvs. ikke prøv å passe på en modell som ARIMA 2,1,2, da dette sannsynligvis vil føre til overfitting og fellesfaktorproblemer som blir nærmere omtalt i notatene om den matematiske strukturen til ARIMA-modellene. Implementering av ARIMA-modeller for regneark som de som er beskrevet ovenfor, er lett å implementere på et regneark. Prediksjonsligningen er bare en lineær ligning som refererer til tidligere verdier av originale tidsserier og tidligere verdier av feilene. Dermed kan du sette opp et ARIMA prognose regneark ved å lagring av data i kolonne A, prognoseformel i kolonne B og feildata minus prognoser i kolonne C Forutsigelsesformelen i en typisk celle i kolonne B ville ganske enkelt være et lineært uttrykk som refererer til verdier i forrige rader av kolonne A og C , multiplisert med de riktige AR - eller MA-koeffisientene som er lagret i celler andre steder på regnearket. Oversikt Oversikt Dataadministrasjon. Part 3 Sofistikert datahåndtering. Effektive analytiske verktøy er bare nyttige hvis du kan ea EVIL gir det bredeste spekteret av dataadministrasjonsverktøy som er tilgjengelig i hvilken som helst økonometrisk programvare. Fra sitt omfattende bibliotek med matematiske, statistiske, dato-, streng - og tidsserieoperatører og - funksjoner, til omfattende støtte for numeriske, tegn - og datadata , EViews tilbyr datahåndteringsfunksjonene du kommer til å forvente fra moderne statistisk programvare. Ekstensivt funksjonsbibliotek. Eksempler inkluderer et omfattende bibliotek med funksjoner for å jobbe med data I tillegg til standard matematiske og trigonometriske funksjoner, tilbyr EViews funksjoner for beskrivende statistikk, kumulative og Flytte statistikk, gruppestatistikk, spesialfunksjoner, spesifikke datoperasjoner og tidsserier, arbeidsfiler, verdikart og økonomiske beregninger. Visninger gir også tilfeldige tallgivere Knuth, L Ecuyer eller Mersenne-Twister, tetthetsfunksjoner og kumulative distribusjonsfunksjoner for atten forskjellige kan brukes til å generere nye serier, eller i beregning av sc alar og matrix expressions. EViews tilbyr et omfattende bibliotek med funksjoner. Sofistikert Expression Handling. Visninger kraftige verktøy for uttrykkshåndtering betyr at du kan bruke uttrykk nesten hvor som helst du vil bruke en serie. Du trenger ikke å skape nye variabler for å jobbe med logaritmen av Y, det bevegelige gjennomsnittet av W, eller forholdet mellom X og Y eller noe annet gyldig uttrykk. I stedet kan du bruke uttrykket i databehandling av beskrivende statistikk, som en del av en ligning eller modellspesifikasjon, eller ved å lage grafer. Når du forutsier å bruke en ligning med et uttrykk for den avhengige variabelen, vil EViews om mulig gjøre det mulig å prognose den underliggende, avhengige variabelen og justere estimert konfidensintervall tilsvarende. For eksempel, hvis den avhengige variabelen er angitt som LOG G, kan du velge å forutse enten logg eller nivået på G, og å beregne det passende, muligens asymmetriske, konfidensintervall. Bruk direkte uttrykk i stedet for variabel s. Linker, formler og verdier Maps. Link objekter gir deg mulighet til å lage serier som lenker til data som finnes i andre arbeidsfiler eller arbeidsfilsider. Lenker lar deg kombinere data ved forskjellige frekvenser, eller sammenføy inn data fra en oppsummeringsside til en enkel side slik at dataene oppdateres dynamisk når de underliggende dataene endres. På samme måte kan en formler i en arbeidsgruppe tilordnes dataserier, slik at datarierne blir omregnet automatisk når de underliggende dataene er endret. Valgetiketter, f. eks. Høy, Med, Lav, tilsvarende til 2, 1, 0 kan brukes til numerisk eller alfa-serie, slik at kategoriske data kan vises med meningsfulle etiketter. Innebygde funksjoner lar deg arbeide med enten de underliggende eller mappede verdiene når du utfører beregninger. Linker kan brukes til dynamisk frekvenskonvertering eller kombinering av fusjoner. Datastrukturer og typer. Visninger kan håndtere komplekse datastrukturer, inkludert vanlige og uregelmessige daterte data, tverrsnittdata med observasjon vation identifikatorer og daterte og utate panel data. In tillegg til numeriske data, en EViews arbeidsfil kan også inneholde alfanumeriske tegn streng data og serier som inneholder datoer, som alle kan bli manipulert ved hjelp av et omfattende bibliotek med funksjoner. Visninger gir også en bred Utvalg av verktøy for å jobbe med datasett-arbeidsfiler, data, inkludert muligheten til å kombinere serier ved hjelp av komplekse sammenføyningskriterier og arbeidsfileprosedyrer for å endre strukturen på dataene dine, bli med, legge til, delmengde, endre størrelse, sortere og omforme stabelen og unstack. EViews-arbeidsfiler kan være svært strukturert. Bedriftsutgave Støtte for ODBC, FAME TM DRIBase og Haver Analytics Databaser. Som en del av EViews Enterprise Edition er et tilleggsalternativ tilgjengelig over EViews Standard Edition, støtte for tilgang til data i relasjonsdatabaser via ODBC-drivere og til databaser i en rekke proprietære formater som brukes av kommersielle data og database leverandører Open Database Connectivity ODBC er en standard su Microsoft SQL Server og IBM DB2 EViews gir deg mulighet til å lese eller skrive hele tabeller fra ODBC-databaser, eller å opprette en ny arbeidsfil fra resultatene av en SQL-spørring. Outlook Enterprise Edition støtter også tilgang til FAME TM-formatdatabaser både lokale og serverbaserte Global Insight s DRIPro - og DRIBase-databaser, Haver Analytics DLX-databaser, Datastream, FactSet og Moody s Det kjente, brukervennlige EViews-databasegrensesnittet er utvidet til disse dataformatene, slik at du kan arbeide med utenlandske databaser like enkelt som innfødte EViews-databaser. Frequency Conversion. Når du importerer data fra en database eller fra en annen arbeidsfil eller arbeidsfilside, konverteres den automatisk til hyppigheten av ditt nåværende prosjekt. Visninger tilbyr mange alternativer for frekvensomforming, og inkluderer støtte for konvertering av daglige, ukentlige eller uregelmessige frekvensdata Serier kan tilordnes en foretrukket konverteringsmetode, slik at du kan bruke dif ferent metoder for forskjellige serier uten å måtte spesifisere konverteringsmetoden hver gang en serie er tilgjengelig. Du kan til og med lage koblinger slik at frekvensomformede dataserier automatisk beregnes når de underliggende dataene er modifisert. Spesifiser en serierespesifikk automatisk konvertering eller velg en spesifikk metode. For salgsinformasjon vennligst email. For teknisk support vennligst send e-post. Vennligst ta med serienummeret ditt med all epost korrespondanse. For ytterligere kontaktinformasjon, se vår Om side.