Autoregressive Integrato Movimento Media ( Arima ) Modelli Per Nascita Di Previsione

Autoregressive integrato in movimento average. Source Aggiornato 2016-12-05T01 statistiche 50Z. In ed econometria ed in particolare nell'analisi delle serie temporali un autoregressivo integrato modello a media mobile ARIMA è una generalizzazione di un modello autoregressivo a media mobile ARMA Entrambi i modelli sono dotati di tempo dati di serie sia per comprendere meglio i dati o per prevedere i punti futuri della serie previsione modelli ARIMA vengono applicati in alcuni casi in cui i dati mostrano evidenza di non stazionarietà in cui può essere applicata una fase di differenziazione iniziale corrispondente alla parte integrata del modello per ridurre la non stazionarietà 1. AR parte ARIMA indica che la variabile evoluzione di interesse è regredita su propri valori ritardati cioè precedenti la parte MA indica che l'errore di regressione è una combinazione lineare dei termini di errore cui valori verificato contemporaneamente ed a vari volte in passato il i per integrato indica che i valori di dati sono state sostituite con la differenza tra i valori ed i valori precedenti e questo processo di differenziazione possono essere eseguiti più volte lo scopo di ciascuna di queste caratteristiche è quello di rendere l'adattamento del modello i dati così come i modelli ARIMA possible. Non-stagionali sono generalmente indicati ARIMA p, d, q, dove i parametri PD e q sono numeri interi non negativi, p è il numero d'ordine di tempo ritardi del modello autoregressivo d è il grado di differenziazione il numero di volte in cui i dati di avere valori passati sottratti, e q è l'ordine del modello a media mobile modelli Stagionale ARIMA si denotano usualmente ARIMA p, d, q P, d, Q m dove m indica il numero di periodi in ogni stagione, e la maiuscola P, D, Q si riferiscono alla autoregressiva, differenziazione, e lo spostamento termini medi per la parte stagionale del modello ARIMA 2 3. Quando due dei tre termini sono zeri, il modello può essere denominato Based sul parametro non-zero, lasciando cadere AR, I o MA dall'acronimo descrive il modello Ad esempio, ARIMA 1,0,0 è AR 1, ARIMA 0,1,0 è I 1 e ARIMA 0,0,1 è modelli MA 1.ARIMA possono essere stimati in seguito alla Box Jenkins approach. Given una serie storica di dati di X t dove t è un indice intero e il X t sono numeri reali, un ARMA p, q modello è dato by. or equivalentemente da. dove è l'operatore ritardo la sono i parametri della parte autoregressivo del modello, l'sono i parametri della parte media mobile e la sono termini di errore i termini di errore sono generalmente presume siano variabili indipendenti, identicamente distribuite campionati da una distribuzione normale con pari a zero mean. Assume ora che il polinomio ha una radice unitaria un fattore di molteplicità d allora può essere riscritta as. An ARIMA p, d, q processo esprime questa proprietà fattorizzazione polinomiale con PPD e viene dato by. and quindi può essere pensato come un caso particolare di un pd ARMA, processo q avendo il polinomio autoregressivo con radici d unità per questo motivo, nessun modello ARIMA con d 0 è senso ampio stationary. The sopra può essere generalizzata come follows. Other forms. The speciale di identificazione esplicita del fattorizzazione della autoregressione polinomio in fattori come sopra, può essere estesa ad altri casi, in primo luogo da applicare al polinomio media mobile e in secondo luogo per includere altri fattori speciali per esempio, con un fattore di un modello è un modo di includere un non-stazionario stagionalità del periodo di s nel modello questo fattore ha l'effetto di ri-esprimere i dati come cambia da periodi s fa altro esempio è il fattore, che comprende una stagionalità non stazionario del periodo 2 chiarificazione necessaria l'effetto del primo tipo di fattore è quello di consentire il valore di ogni stagione s alla deriva a parte nel corso del tempo, mentre con il secondo tipo di valori per le stagioni adiacenti si muovono insieme chiarimenti needed. Identification e le specifiche dei fattori appropriati in un modello ARIMA può essere un passo importante per la modellazione in quanto può consentire una riduzione del numero complessivo di parametri da stimare, pur consentendo l'imposizione sul modello dei comportamenti che la logica e l'esperienza suggeriscono dovrebbe essere there. Differencing in statistica si riferisce ad una trasformazione applicata ai dati in serie in modo da renderlo stazionario a proprietà temporali fissi non dipendono dal tempo in cui la serie è ordine observed. In a differenza dei dati, la differenza tra le osservazioni consecutivi viene calcolata matematicamente, questo è mostrato as. Differencing rimuove le variazioni del livello di una serie temporale, eliminando tendenza e stagionalità e conseguentemente stabilizzare la media dei series. Sometimes tempo può essere necessario per differenza i dati una seconda volta per ottenere una serie temporale stazionaria, che viene indicato come secondo ordine metodo di differenziazione dati differencing. Another è differenziazione stagionale che coinvolge calcolando la differenza tra un'osservazione e la corrispondente osservazione nel precedente esercizio tale as. The è mostrato differenziata dei dati viene poi utilizzato per la stima di un model. Forecasts ARMA utilizzando il modello ARIMA due modelli ARIMA può essere visto come una cascata di due modelli il primo è previsioni non-stationary. Now possono essere fatte per il processo, con una generalizzazione del metodo di intervalli intervalli di confidenza di previsione autoregressive forecasting. Forecast intervals. The per le previsioni per i modelli ARIMA si basano su ipotesi che i residui siano correlati e normalmente distribuiti Se una di queste ipotesi non regge, allora gli intervalli di previsione possono essere errati per questo motivo, i ricercatori tracciare l'ACF e l'istogramma dei residui di verificare le ipotesi prima di produrre previsioni intervallo intervals.95 previsione, in cui è la varianza di. per, per tutti i modelli ARIMA a prescindere dei parametri e gli intervalli in generale, di previsione orders. In da modelli ARIMA aumenterà come la previsione orizzonte increases. Some ben noti casi particolari sorgono naturalmente o sono matematicamente equivalenti ad altri modelli di previsione popolari per example. An ARIMA 0,1,0 modello o I 1 modello è data dalla quale è semplicemente un caso walk. An ARIMA 0,1,0 con una costante, data dalla quale è un random walk con drift. An ARIMA modello 0,0,0 è un rumore bianco model. An ARIMA 0,1,2 modello è una smorzata Holt s modello model. An ARIMA 0,1,1 senza costante è un modello di livellamento esponenziale di base 4.An ARIMA modello 0,2,2 è dato da che è equivalente al metodo lineare Holt s con errori di additivi, o letto 4.Information livellamento esponenziale criteria. To determinare l'ordine di un modello ARIMA non stagionale, un criterio utile è il criterio di informazione di Akaike AIC E 'scritto as. where L è la probabilità dei dati, p è l'ordine della parte autoregressivo e q è l'ordine della parte media mobile il parametro k in questo criterio è definito come il numero di parametri del modello, collegabile a dati per AIC, se k 1 poi c 0 e obiettivo se k 0 allora c 0. il corretto AIC per i modelli ARIMA può essere scritto as. The è quello di ridurre al minimo l'AIC, AICC o valori BIC di un buon modello Più basso è il valore di uno di questi criteri per un gamma di modelli in fase di studio, il meglio il modello si adatta ai dati va notato, tuttavia, che l'AIC e BIC vengono utilizzati per due scopi completamente diversi, mentre l'AIC cerca di approssimare modelli verso la realtà della situazione, i tentativi BIC trovare la misura perfetta l'approccio BIC è spesso criticato in quanto non vi è mai una misura perfetta per vita reale dati complessi tuttavia, è ancora un metodo utile per la selezione in quanto penalizza modelli più pesantemente per avere più parametri rispetto al AIC would. AICc può essere utilizzato solo per confrontare modelli ARIMA con gli stessi ordini di differenziazione per ARIMAs con diversi ordini di differenziazione, RMSE può essere utilizzato per comparison. Variations modello e il numero extensions. A delle variazioni sul modello ARIMA sono comunemente impiegati Se si utilizzano serie temporali multiple allora il può essere pensato come vettori e un modello VARIMA può essere opportuno volte un effetto stagionale è sospettato nel modello in questo caso, è generalmente preferibile utilizzare un modello ARIMA stagionale SARIMA che aumentare l'ordine del AR o parti mA del modello Se la serie temporale è sospettato di esporre la dipendenza a lungo raggio, allora il parametro d può essere permesso di avere valori non interi in modo frazionato integrato modello a media mobile autoregressiva, che è anche chiamato un modello frazionario ARIMA Farima o ARFIMA. i pacchetti software Implementations. Various che si applicano metodologie come l'ottimizzazione dei parametri di sicurezza Jenkins sono a disposizione per trovare i giusti parametri per la ARIMA model. EViews ha una vasta ARIMA e SARIMA capabilities. Julia contiene una implementazione ARIMA nel pacchetto TimeModels 5.Mathematica include ARIMAProcess function. MATLAB Toolbox Econometria comprende modelli ARIMA e di regressione con ARIMA errors. NCSS include diverse procedure per ARIMA montaggio e la previsione 6 7 8.Python il pacchetto statsmodels comprende modelli per analisi di serie temporali univariata analisi di serie temporali AR, modelli vettore autoregressivi Arima, VAR e VAR strutturale statistiche e modelli di processo descrittivo per le serie temporali analysis. R il pacchetto R statistiche standard include una funzione di Arima, che è documentata a Arima Modellazione delle serie cronologiche Oltre alla ARIMA p, d, q parte, la funzione comprende anche fattori stagionali, un termine intercetta e variabili esogene XREG chiamati regressori esterni la vista compito CRAN sulla serie temporale è il riferimento con molti più collegamenti il ​​pacchetto di previsione in R grado di selezionare automaticamente un modello ARIMA per una data serie di tempo con la funzione il pacchetto può anche simulare la stagione e non modelli ARIMA stagionali con la sua funzione Essa ha anche una funzione di Arima, che è un wrapper per il Arima dal pacchetto statistiche 9.Ruby il statsample-timeseries gemma è utilizzata per l'analisi di serie temporali, compresi i modelli ARIMA e Kalman Filtering. SAFE CASSETTE include ARIMA modellazione e di regressione con ARIMA errors. SAS include svariati processi di lavorazione ARIMA nel suo sistema econometrico e serie storiche Analisi SAS ETS. IBM SPSS include ARIMA modellazione nelle sue statistiche e Modeler pacchetti statistici L'impostazione predefinita funzione Expert Modeler valuta una serie di autoregressivo stagionale e non stagionale p, d integrato, e spostando le impostazioni medie Q e sette modelli di livellamento esponenziale Expert Modeler può anche trasformare i dati di destinazione di serie temporali nella sua radice quadrata o naturale login l'utente ha anche la possibilità di limitare l'Expert Modeler per modelli ARIMA, o per inserire manualmente le impostazioni di PD e Q non stagionali e stagionali ARIMA senza rilevazione Expert Modeler automatico dei valori anomali è disponibile per i sette tipi di valori anomali, e gli outlier rilevati saranno alloggiati nel modello di serie temporali se questa funzione è selected. SAP il pacchetto APO-FCS 10 in SAP ERP di SAP permette la creazione e il montaggio dei modelli ARIMA utilizzando la casella di Jenkins methodology. SQL Server Analysis Services di Microsoft include ARIMA come Mining algorithm. Stata dati include ARIMA modellazione utilizzando il suo comando Arima come di Stata 9parison della Cina s energia primaria previsione dei consumi usando ARIMA il autoregressivo integrato media mobile modello e GM 1,1 model. GM 1,1 e ARIMA il autoregressivo integrato modello a media mobile vengono utilizzati per prevedere Cina s primaria residui un consumo di energia dei due modelli sono opposite. The modello ibrido dei due è better. China s consumo di energia primaria aumenterà ad un tasso di crescita di circa 4 dal 2014 al consumo 2020.China s aumenta rapidamente di energia primaria, che è fortemente legato allo sviluppo sostenibile in Cina s e ha un grande impatto sul mondiale mercato dell'energia due modelli univariati, ARIMA il autoregressivo integrato media mobile modello e il modello GM 1,1, vengono utilizzati per prevedere la Cina s consumo di energia primaria i risultati dei due modelli sono in linea con i requisiti Tramite il confronto, si è constatato che i valori adattati del modello ARIMA rispondere meno alle fluttuazioni perché sono delimitate dalla sua tendenza a lungo termine, mentre quelli di GM 1,1 modello di rispondere più a causa dell'utilizzo degli ultimi quattro dati ed i residui dei due modelli sono opposte in senso statistico , secondo il Wilcoxon rank test quindi, un modello ibrido è costruito con questi due modelli, e la sua MAPE percentuale media assoluta errore è più piccolo del modello ARIMA e il modello GM 1,1 e allora, la Cina s consumo di energia primaria è prevista utilizzando i tre modelli e i risultati indicano che il tasso di crescita della Cina s consumo di energia primaria 2014-2020 sarà piuttosto grande, ma più piccolo del primo decennio del nuovo century. Energy consumption. ARIMA model. Corresponding autore Collegio di Economia e Management, Nanjing Università di Aeronautica e Astronautica, Nanchino, 211.106, China. Copyright 2016 Elsevier Ltd Tutti i diritti reserved. Autoregressive integrato modello a media mobile ARIMA per nascita Forecasting. First, tenendo conto delle caratteristiche di carico di lavoro, come ad esempio la forte correlazione con il tempo, ci avvaliamo di un tempo - serie metodo in due fasi base per prevedere il carico di lavoro della CPU sia per server fisico individuale e il cluster Forniamo due miglioramenti per aumentare la precisione della previsione ed evitare i rumori 1 prima di eseguire l'algoritmo di predizione sulla sequenza carico di lavoro, si introduce wavelet packet decomposizione WPD 4 per dividere la sequenza originale in più stabile sotto-sequenze 2 basato sulla serie di sotto-sequenze, un autoregressiva ARIMA rivisto integrato media mobile modello 5 è applicato di conseguenza, la previsione del carico di lavoro si combina con tutti i sub-sequences. Article febbraio 2015 ufficiale dei dati statistici americani Association. Zhulin Li Cuirong Wang Haiyan Lv Tongyu Xu. Wind da IRUSE sono stati utilizzati per l'intero periodo l'obiettivo di questo lavoro è stato quello di prevedere il campo di vento ad alta risoluzione usando Box-Jenkins Autoregressive Integrated Moving Average ARIMA modellazione sulla base unsuccessive dati ad alta risoluzione vento e successivi dati IRUSE vento 6, 7 Un modello ARIMA non stagionale è spesso donato come ARIMA p, d, q, p è l'ordine del componente auto-aggressivo e q è l'ordine del movimento componente media montato il D-esimo differenze della series. Full testo Conference Paper gennaio 2015 ufficiale del modello americano Association. The statistica ARIMA discusso da Box et al 2008 comprende una classe popolare di modelli vedi anche, Abramo e Ledolter 1983 il modello ARIMA è stato applicato per la previsione dei tassi di fertilità e dei suoi problemi correlati di Lee del 1974, del 1975, Saboia 1977 McDonald 1979 1981. Visualizza astratto Nascondi astratto previsioni precise di tassi di fecondità specifici per età sono fondamentali per la politica del governo, di pianificazione e di decisione rendendo Con la disponibilità di fertilità Database 2011, mettiamo a confronto l'accuratezza empirica delle previsioni puntuali e l'intervallo, ottenuto con l'approccio di Hyndman e Ullah 2007 e le sue varianti per i tassi di fertilità specifici per età di previsione le analisi vengono effettuate con l'età - dati sulla fertilità specifici dei 15 paesi per lo più sviluppato sulla base del one-step-avanti per misure errore di previsione 20-step-ahead, il metodo di Hyndman-Ullah ponderata fornisce il punto più accurata e le previsioni di intervallo per i tassi di fertilità specifica per età di previsione, fra tutti i metodi che investigated. Full-testo dell'articolo autori settembre 2012.Han Lin Shang. Several hanno applicato metodi di serie temporali da soli, utilizzando autoregressivo integrato in movimento metodi media ARIMA per prevedere kirths totale Dodd 1980 McDonald, il 1981 e il Saboia 1977 Mentre questi sforzi ha dato alcuni spunti l'uso di metodi di serie tempo sulla fertilità, le previsioni ignorato il vantaggio di utilizzare metodi di coorte-componente a lungo, 1981. Mostra astratto Nascondi astratto proiezione rIASSUNTO dei singoli tassi di fecondità specifici per età è un problema di previsione di elevate dimensioni risolviamo questo problema dimensionalità utilizzando curve parametriche, sul ravvicinamento delle aliquote specifici per età annuali e un modello serie storica multivariata di prevedere i parametri della curva Queste previsioni rendimento delle curve fertilità futura, che vengono poi utilizzati per calcolare previsioni sui tassi di fertilità specifica per età questo modo si riduce la dimensionalità del problema di previsione e garantisce, inoltre, che le proiezioni di lungo periodo di tassi di fecondità specifici per età esporrà una forma liscia attraverso l'età simile ai dati storici proiezioni a breve termine sono migliorate anche utilizzando semplici tecniche per prevedere le deviazioni delle curve montati dalla tassi effettivi l'articolo si applica questo approccio ai dati di fertilità specifici per età per le donne bianche degli Stati Uniti dal 1921 1984 le previsioni risultanti vengono esaminati, e il modello multivariato è utilizzato per studiare le possibili relazioni tra i parametri della curva, espresso come tasso di fecondità totale, la media all'età di fertile, e la deviazione standard di età in età fertile l'unico rapporto forte trovato è il rapporto contemporaneo tra la media e la deviazione standard di età in età fertile una variante di questo approccio, in collaborazione con giudizio demografico tradizionale, è stato utilizzato in una serie recente di proiezioni demografiche US Census Bureau Si parlerà di questa implementazione e confrontare le proiezioni del Census Bureau con quelli prodotti direttamente dal modello presentato here. Full-testo dell'articolo ottobre 1989.Patrick A Thompson William R Campana John F lungo Robert B Miller. A gran numero di autori hanno cercato di analizzare serie storiche demografico, in particolare per la fertilità, con l'ausilio di metodi Box-Jenkins tipo Saboia, 1974Saboia 1977 Lee 1974 McDonald 1979 McDonald 1981 De Beer 1984 Brunborg 1984 la struttura interna di un momento serie di solito può essere adeguatamente modellato. Mostra astratto Nascondi astratti sviluppi RIASSUNTO popolazione sono intrinsecamente imprevedibili, anche per un periodo di pochi anni quindi, al fine di produrre i necessari numeri demografici, la nozione di una previsione è spesso usato ma le previsioni ufficiali della popolazione si basano su modelli deterministici, che non può quantificare incertezza Questo articolo discute i metodi per affrontare incertezze attuali fonti di previsione popolazione di incertezza sono identificati, e il ruolo delle previsioni variante è discusso a termine o varianti incertezza alternativa trattiamo la questione della crescente incertezza con l'aumentare del tempo di previsione all'orizzonte o semplice proiezione Alcune idee sono data sulla presentazione e l'utilizzo dei risultati di previsione della popolazione come input per la pratica di pianificazione di previsione e gli errori di previsione nei Paesi Bassi servire come illustrazione Infine, i principali temi di ricerca sono identificati più importante è la previsione di errori di previsione, in particolare la separazione tra l'impatto di previsione metodologia e quella delle attuali tendenze demografiche su previsione accuracy. Full-text articolo mar 1986.Nico Keilman. If i residui mostrare qualche modello sistematico, la procedura viene ripetuta alcuni esempi di applicazioni di ARIMA-modelli per la fertilità sono Lee del 1974, Saboia 1977 , McDonald 1979 De Beer 1992 e Bell 1992. Per i modelli ARIMA mortalità sono utilizzati da McNown e Rogers 1989 e Lee e Carter 1990. Mostra astratto Nascondi abstract abstract l'incertezza delle previsioni delle dimensioni e della struttura per età della popolazione a livello nazionale dipende l'incertezza delle previsioni di fertilità, mortalità e migrazione internazionale l'incertezza delle previsioni di questi tre componenti demografiche dipende dalla domanda in che modo il loro sviluppo futuro può essere diverso dal passato o diversi in altro modo del previsto la risposta dipende il modo in cui facciamo parametri demografici le nostre previsioni si prestano ad essere previsti vengono selezionati sulla base di analisi demografiche mirate a identificare i parametri che sono stabili nel tempo o il cambiamento in modo sistematico o di avere una relazione stabile con selezionati esplicative variabili le previsioni sono incerte nella misura che non è certo se questi parametri rimarranno stabili in futuro i parametri selezionati sono previsti sulla base di estrapolazione, la spiegazione e o aspettativa Se le previsioni sono basate su estrapolazioni, possiamo dire che il futuro è incerto perché la direzione del trend potrebbe cambiare Se le previsioni si basano su modelli esplicativi, il futuro è incerto perché la forma delle relazioni può cambiare o variabili esogene può svilupparsi in una direzione diversa del previsto, o variabili non incluse nel modello può avere un impatto inaspettato in futuro Dal momento che ci c'è modo oggettivo inequivocabile di valutare il grado di incertezza dovuta a queste fonti la valutazione dell'incertezza delle previsioni della fertilità, la mortalità e la migrazione dipende fortemente giudizio il grado di incertezza delle previsioni di dimensioni e struttura della popolazione può essere specificato attraverso la determinazione del tempo varianti di fertilità, mortalità e migrazione, ad esempio varianti basse e alte o scenari Sulla base di queste varianti varianti deterministici di dimensioni e struttura della popolazione possono essere calcolati un problema nell'utilizzo varianti deterministici è che essi non forniscono un'indicazione della probabilità che l'intervallo tra le varianti o scenari coprirà il vero valore Se non vengono specificate le ipotesi circa la probabilità di intervalli di previsione della fertilità, la mortalità e la migrazione, il grado di incertezza delle previsioni delle dimensioni e della struttura per età della popolazione può essere valutata sulla base di un stocastico approach. Full-text articolo Journal of American Statistical Association. Joop de Beer.