Moving Access Process Order Q




Moving Access Process Order QKonnen Sie einige reale Beispiele von Zeitreihen geben, fur die ein gleitender Durchschnittsprozess der Ordnung q, dh yt sum q thetai varepsilon varepsilont, Text varepsilont sim mathcal (0, sigma2) hat einige a priori Grund fur ein gutes Modell Mindestens Fur mich scheinen autoregressive Prozesse intuitiv ganz einfach zu verstehen, wahrend MA-Prozesse auf den ersten Blick nicht so naturlich erscheinen. Ich interessiere mich nicht fur theoretische Ergebnisse hier (wie Wolds Theorem oder Invertibility). Als Beispiel fur das, was ich suche, nehmen Sie an, dass Sie tagliche Aktienrendite rt sim Text (0, sigma2) haben. Dann haben die durchschnittlichen wochentlichen Aktienrenditen eine MA (4) - Struktur als rein statistisches Artefakt. In den USA, speichert und Hersteller haufig Coupons, die fur einen finanziellen Rabatt oder Rabatte eingelost werden konnen, beim Kauf eines Produkts ausgeben. Sie sind oft weit verbreitet per Post, Zeitschriften, Zeitungen, das Internet, direkt vom Handler und mobile Gerate wie Handys. Die meisten Gutscheine haben ein Ablaufdatum, nach dem sie nicht durch den Laden geehrt werden, und dies ist, was produziert quotvintagesquot. Coupons moglicherweise Umsatz steigern, aber wie viele gibt es da drau?en oder wie gro? der Rabatt ist nicht immer der Daten-Analyst bekannt. Sie konnen denken, sie eine positive Fehler. Ndash Dimitriy V. Masterov In unserem Artikel Skalierung der Portfolio-Volatilitat und Berechnung der Risikobeitrage bei Vorliegen serieller Kreuzkorrelationen analysieren wir ein multivariates Modell der Vermogensrenditen. Aufgrund unterschiedlicher Abschlusszeiten der Borsen erscheint eine Abhangigkeitsstruktur (nach der Kovarianz). Diese Abhangigkeit gilt nur fur eine Periode. So modellieren wir diese als Vektor-gleitenden Durchschnittsprozess der Ordnung 1 (siehe Seiten 4 und 5). Das resultierende Portfolio-Verfahren ist eine lineare Transformation eines VMA (1) - Verfahrens, das im allgemeinen ein MA (q) - Verfahren mit qge1 ist (siehe Details auf den Seiten 15 und 16). Sie geben einige Beispiele aus der Praxis von Zeitreihen, fur die ein gleitender Durchschnittsprozess der Ordnung q, dh yt sum q thetai varepsilon varepsilont, Text varepsilont sim mathcal (0, sigma2) hat einige a priori Grund Fur ein gutes Modell Zumindest fur mich scheinen autoregressive Prozesse intuitiv intuitiv zu verstehen, wahrend MA-Prozesse auf den ersten Blick nicht so naturlich erscheinen. Ich interessiere mich nicht fur theoretische Ergebnisse hier (wie Wolds Theorem oder Invertibility). Als Beispiel fur das, was ich suche, nehmen Sie an, dass Sie tagliche Aktienrendite rt sim Text (0, sigma2) haben. Dann haben die durchschnittlichen wochentlichen Aktienrenditen eine MA (4) - Struktur als rein statistisches Artefakt. In den USA, speichert und Hersteller haufig Coupons, die fur einen finanziellen Rabatt oder Rabatte eingelost werden konnen, beim Kauf eines Produkts ausgeben. Sie sind oft weit verbreitet per Post, Zeitschriften, Zeitungen, das Internet, direkt vom Handler und mobile Gerate wie Handys. Die meisten Gutscheine haben ein Ablaufdatum, nach dem sie nicht durch den Laden geehrt werden, und dies ist, was produziert quotvintagesquot. Coupons moglicherweise Umsatz steigern, aber wie viele gibt es da drau?en oder wie gro? der Rabatt ist nicht immer der Daten-Analyst bekannt. Sie konnen denken, sie eine positive Fehler. Ndash Dimitriy V. Masterov In unserem Artikel Skalierung der Portfolio-Volatilitat und Berechnung der Risikobeitrage bei Vorliegen serieller Kreuzkorrelationen analysieren wir ein multivariates Modell der Vermogensrenditen. Aufgrund unterschiedlicher Abschlusszeiten der Borsen erscheint eine Abhangigkeitsstruktur (nach der Kovarianz). Diese Abhangigkeit gilt nur fur eine Periode. So modellieren wir diese als Vektor-gleitenden Durchschnittsprozess der Ordnung 1 (siehe Seiten 4 und 5). Das resultierende Portfolio-Verfahren ist eine lineare Transformation eines VMA (1) - Verfahrens, das im allgemeinen ein MA (q) - Verfahren mit qge1 ist (siehe Details auf den Seiten 15 und 16). Beantwortet Dec 3 12 at 21: 39Unvertierbarkeit von MA (q) Prozesse Genau wie wir definieren konnen, eine unendliche Reihenfolge gleitenden Durchschnitt Prozess. Konnen wir auch einen unregelma?igen autoregressiven Prozess definieren, AR (). Es stellt sich heraus, dass jeder stationare MA (q) Prozess als ein AR () Prozess ausgedruckt werden kann. Z. B. Angenommen, wir haben ein MA (1) - Verfahren mit 0. Auf diese Weise fortgesetzt, erhalten wir nach n Schritten. Es ergibt sich, da?, wenn 1 lt 1 ist, diese unendliche Reihe zu einem endlichen Wert konvergiert. Solche MA (q) - Prozesse werden invertierbar. Eigenschaft 1. Wenn 1 lt 1 ist, dann ist der MA (1) Prozess invertierbar Real Statistics Function. Das Real Statistics Resource Pack liefert die folgende Array-Funktion, wobei R1 ein q 1-Bereich ist, der die Theta-Koeffizienten des Polynoms enthalt, wobei q in der ersten Position ist und 1 in der letzten Position ist. MARoots (R1): gibt einen q 3 - Bereich zuruck, wobei jede Zeile eine Wurzel enthalt und wobei die erste Spalte aus dem Realteil der Wurzeln besteht, die zweite Spalte aus dem Imaginarteil der Wurzeln besteht und die dritte Spalte den Absolutwert enthalt Der Wurzeln Diese Funktion ruft die Wurzelfunktion auf, die in Wurzeln eines Polynoms beschrieben ist. Beachten Sie, dass genau wie in den ROOTS-Funktionen die MARoots-Funktion die folgenden optionalen Argumente annehmen kann: prec die Genauigkeit des Ergebnisses, d. H. Wie nahe an Null ist akzeptabel. Dieser Wert ist 0,00000001. Iter die maximale Anzahl der Iterationen, die bei der Durchfuhrung der Bairstows-Methode durchgefuhrt werden. Der Standardwert ist 50. r, s die anfanglichen Samenwerte bei Verwendung der Bairstows-Methode. Diese Voreinstellung wird auf Null gesetzt. Beispiel 1 . Bestimmen Sie, ob das folgende MA (3) - Verfahren invertierbar ist. Wir setzen die Matrixformel MARoots (B3: B5) im Bereich D3: F5 ein, um die in Abbildung 1 dargestellten Ergebnisse zu erhalten Drei Wurzeln der charakteristischen Gleichung sind -.6058281.23715 i. -.6058281.23715 i und -0,87832. Da der absolute Wert der reellen Wurzel kleiner als 1 ist, schlie?en wir, dass der Prozess nicht invertierbar ist.