Media în mișcare integrată autoregresivă (ARIMA)
O medie mobilă autoregresivă integrată, sau ARIMA, este un model de analiză statistică care folosește date din seriile de timp pentru a înțelege mai bine setul de date sau pentru a prezice tendințele viitoare.
Înțelegerea mediei mobile autoregresive integrate (ARIMA)
Un model mediu autoregresiv integrat este o formă de analiză de regresie care mărește puterea unei variabile dependente în raport cu alte variabile. Scopul modelului este de a prezice viitoarele valori mobiliare sau mișcări ale pieței financiare, examinând diferențele dintre valorile din serie, în loc de valorile reale.
Un model ARIMA poate fi înțeles prin prezentarea fiecăreia dintre componentele sale după cum urmează:
- Autoregresiunea (AR) se referă la un model care arată o variabilă în schimbare care regresează pe propriile valori rămase sau anterioare.
- Integrated (I) reprezintă diferențierea observațiilor brute pentru a permite staționarea timpului să fie staționară, adică valorile datelor sunt înlocuite de diferența dintre valorile datelor și valorile anterioare.
- Media în mișcare (MA) încorporează dependența dintre o observație și o eroare reziduală dintr-un model mediu în mișcare aplicat observațiilor cu întârziere.
Fiecare componentă funcționează ca un parametru cu o notație standard. Pentru modelele ARIMA, o notare standard ar fi ARIMA cu p, d și q, unde valorile întregi înlocuiesc parametrii pentru a indica tipul de model ARIMA utilizat. Parametrii pot fi definiți ca:
- p : numărul de observații de întârziere din model; cunoscută și sub denumirea de ordinul de întârziere.
- d : numărul de ori în care observațiile brute sunt diferențiate; cunoscut și sub denumirea de gradul de diferențiere.
- q: dimensiunea ferestrei mobile în mișcare; cunoscută și sub denumirea de ordinea mediei mobile.
Într-un model de regresie liniară, de exemplu, numărul și tipul de termeni sunt incluși. O valoare 0, care poate fi utilizată ca parametru, înseamnă că o anumită componentă nu trebuie utilizată în model. Astfel, modelul ARIMA poate fi construit pentru a îndeplini funcția unui model ARMA, sau chiar modele simple AR, I sau MA.
Media în mișcare și staționalitatea integrată autoregresivă
Într-un model mediu cu mișcare integrat autoregresiv, datele sunt diferențiate pentru a le face staționare. Un model care arată staționalitatea este unul care arată că există constanță la date în timp. Majoritatea datelor economice și de piață arată tendințe, astfel încât scopul diferențierii este eliminarea oricăror tendințe sau structuri sezoniere.
Sezonalitatea sau când datele arată tipare regulate și previzibile care se repetă pe parcursul unui an calendaristic, ar putea afecta modelul de regresie. Dacă apare o tendință și staționalitatea nu este evidentă, multe dintre calculele pe parcursul procesului nu pot fi făcute cu o eficacitate deosebită.
Compararea conturilor de investiții Denumirea furnizorului Descrierea divulgatorului de publicitate × Ofertele care apar în acest tabel provin din parteneriate de la care Investopedia primește compensații.