Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA. DEFINITION의 ARIMA. DEFINITION - 시계열 데이터를 사용하여 미래 추세를 예측하는 통계 분석 모델 ARIMA. A 주식에 의해 취해지는 임의의 산보에 따른 미래 움직임을 예측하는 회귀 분석의 한 형태입니다 금융 시장은 실제 데이터 값을 사용하는 대신 시리즈의 가치 차이를 조사하여 차별화 된 시리즈의 지연을 자동 회귀 분석이라고하며 예측 데이터 내에서의 지연은 이동 평균이라고합니다. 자동 회귀 통합 이동 평균 - ARIMA. 이 모델 유형은 일반적으로 데이터 집합의 자동 회귀 통합 및 이동 평균 부분을 참조하는 정수와 함께 ARIMA p, d, q라고 각각 언급되며 ARIMA 모델링은 추세, 계절성주기, 오류 및 비 정지 상태를 고려할 수 있습니다 ARIMA 비 계절 모델에 대한 소개. ARIMA p, d, q forec asting 방정식 ARIMA 모델은 이론적으로 필요한 경우 로깅 또는 수축과 같은 비선형 변환과 함께 필요한 경우 차분으로 고정 될 수있는 시계열 예측 모델 중 가장 일반적인 클래스입니다. 통계적 특성이 시간에 대해 모두 일정한 경우 시계열은 고정되어 있습니다. 고정 된 시리즈는 추세가없고, 평균 주위의 변동은 일정한 진폭을 가지며 일정한 방식으로 흔들립니다. 즉, 단기간의 임의 시간 패턴은 항상 동일하게 보입니다 통계적 의미 후자의 조건은 자기 상관 관계가 평균과의 이전의 편차와의 상관 관계가 시간에 따라 일정하거나 동등하게 시간에 따라 일정하다는 것을 의미합니다. 이 형식의 무작위 변수는 일반적으로 조합으로 볼 수 있습니다 신호 및 잡음의 신호이고, 신호가 분명하다면 신호는 고속 또는 저속 평균 반향의 패턴 일 수 있거나 사인 곡선 오실레이터 이온 또는 급격한 변화가있을 수 있으며 계절적 요소도있을 수 있습니다. ARIMA 모델은 신호를 노이즈와 분리하려는 필터로 간주 될 수 있으며 신호는 미래를 예측하여 예측을 얻습니다. ARIMA 고정 된 시계열에 대한 예측 방정식은 예측 변수가 종속 변수의 시차와 예측 오차의 시차로 구성되는 선형 회귀 식 방정식입니다. 예측 된 Y 값은 상수 및 / 또는 하나 또는 가장 최근의 Y 값 및 하나 이상의 최근 오류 값의 가중치 합계. 예측 변수가 Y의 지연 값으로만 구성되는 경우 회귀 모델의 특수한 경우 인 순수 자동 회귀 자동 회귀 모델입니다 예를 들어, Y에 대한 1 차 자동 회귀 AR 1 모델은 독립 변수가 Statgraphics 또는 Y에서 1주기 LAG Y만큼 지연되는 간단한 회귀 모델입니다 RegressIt의 LAG1 일부 예측자가 오류의 래그 인 경우 ARIMA 모델은 선형 회귀 모델이 아닙니다. 마지막 기간의 오류를 독립 변수로 지정하는 방법이 없으므로 오류가 기간별로 계산되어야합니다 모델이 데이터에 잘 맞을 때 - 기술적 인 관점에서, 지연된 오류를 예측 변수로 사용하는 문제는 모델의 예측이 과거 데이터의 선형 함수 임에도 불구하고 계수의 선형 함수가 아니라는 것입니다. 따라서 계수 지연된 오류를 포함하는 ARIMA 모델은 방정식 시스템을 해결하는 것보다 비선형 최적화 방법 인 언덕 오르기에 의해 추정되어야합니다. 약어 ARIMA는 자동 회귀 통합 이동 평균을 나타냅니다. 예측 방정식에서 고정 진수 시리즈의 지연은 자동 회귀 용어, 예측 오차의 시차를 이동 평균 항 (moving average terms)이라고 부르며, 정지하기 위해 차분해야 할 시계열을 inte라고합니다 무작위 산책 및 임의 추세 모델, 자동 회귀 모델 및 지수 평활 모델은 모두 ARIMA 모델의 특수 사례입니다. 비 계절 ARIMA 모델은 ARIMA p, d, q 모델로 분류됩니다. 여기서 p는 자기 회귀 항의 수 d는 확률에 필요한 비 계절적 차이의 수이고, q는 예측 방정식의 지연 예측 오차의 수이다. 예측 방정식은 다음과 같이 구성된다. 먼저, y를 d 번째 차 그것은 의미합니다. 두 번째 경우의 Y의 두 번째 차이는 2 시간 이전과의 차이가 아닙니다. 오히려 두 번째 파생어의 이산 유사어 인 첫 번째 차이점은 첫 번째 차이입니다. 즉 지역 y의 관점에서 일반적인 예측 방정식은 다음과 같습니다. 이동 평균 매개 변수 s는 Box 및 Jen에서 도입 된 규칙에 따라 방정식에서 음수가되도록 정의됩니다 kins R 프로그래밍 언어를 포함한 일부 작성자와 소프트웨어는 대신에 더하기 기호가 있도록 정의합니다. 실제 숫자가 방정식에 연결되면 모호성은 없지만 출력을 읽을 때 소프트웨어가 사용하는 규칙을 아는 것이 중요합니다 종종 AR1, AR2, MA1, MA2 등으로 매개 변수가 표시됩니다. Y에 대한 적절한 ARIMA 모델을 식별하려면 일련의 스테이 타 라이즈를 수행하고 전체 기능을 제거해야하는 차분 d의 순서를 결정하는 것으로 시작하십시오 로깅 또는 수축과 같은 분산 안정화 변환과 관련이 있을지도 모릅니다. 이 시점에서 멈추고 차이가있는 시리즈가 일정하다고 예측하면 무작위 걸음 또는 임의의 트렌드 모델을 장착했을뿐입니다. 그러나 스테이션 화 된 시리즈는 여전히 예측 오차 방정식에 몇 가지 AR 항 p1 및 / 또는 MA 항 q1이 필요하다는 것을 나타내는 자기 상관 오차를 갖는다. th 주어진 시계열에 가장 적합한 p, d 및 q의 e 값은 링크가이 페이지의 상단에있는 노트의 이후 섹션에서 논의되지만 비 관념적인 ARIMA 모델의 일부 유형에 대한 미리보기가 있습니다. 일반적으로 발생하는 것은 아래에 주어져있다. ARIMA 1,0,0 일차 자기 회귀 모델은 시리즈가 고정되어 있고 자기 상관된다면, 아마도 그것은 이전의 여러 값과 상수로 예측 될 수있다. 이 경우의 예측 방정식은 다음과 같다. Y는 그 자체가 1주기 씩 뒤떨어져있다. 이는 ARIMA 1,0,0 상수 모델이다. Y의 평균이 0이면 상수 항이 포함되지 않는다. 기울기 계수 1이 양수이고 1보다 작 으면 절대 값이 1보다 작 으면 Y 값은 고정되어 있어야한다. 이 모델은 다음주기 값이이 기간 값과 같이 평균값에서 1 배가 될 것으로 예측되어야하는 평균 복귀 행동을 기술한다. 1이 음수이면, 그것은 기호의 교대로 평균 되돌리기 행동을 예측합니다. s, 즉 Y는이 기간 평균 이상인 경우 Y가 평균 다음 기간보다 낮을 것으로 예측합니다 .2 차 자동 회귀 모델 ARIMA 2,0,0에서는 오른쪽에 Y t-2 항이 있습니다 또한 계수의 부호와 크기에 따라 ARIMA 2,0,0 모델은 평균 반향이 정현파 진동 방식으로 발생하는 시스템을 설명 할 수 있습니다. 랜덤 워크 (random walk) ARIMA 0,1,0 랜덤 워크 (random walk) 시리즈 Y가 움직이지 않는 경우, 가장 간단한 모델은 무작위 워크 모델 (auto walkive model)이며, 이는 AR 1 모델의 제한적인 사례로 간주 될 수있다. 계수는 1과 같음, 즉 무한히 느린 평균 반향을 갖는 계열이 모델에 대한 예측 방정식은 다음과 같이 쓸 수있다. 여기서 상수 항은 평균 기간 - 주기 변화, 즉 Y의 장기간 드리프트이다. 이 모델은 Y의 첫 번째 차이가 d 인 no-intercept 회귀 모델 ependent 변수 이는 비 계절적 차이와 상수 항만을 포함하기 때문에 상수가있는 ARIMA 0,1,0 모델로 분류됩니다. 무작위 - 무주택 - 드리프트 모델은 상수가없는 ARIMA 0,1,0 모델이됩니다. ARIMA 1,1,0 차분한 1 차 자동 회귀 모델 임의의 보행 모델의 오차가 자동 상관된다면, 종속 변수의 한 지연을 예측 방정식에 추가하여 문제를 해결할 수 있습니다. 즉, Y는 그 자체로 한주기만큼 뒤떨어져있다 이것은 다음과 같은 예측 방정식을 산출 할 것이다. 이것은 재 배열 될 수있다. 이것은 비 계절별 차이와 상수 항을 갖는 1 차 자동 회귀 모델이다 - 즉 ARIMA 1,1,0 모델. ARIMA 0,1,1 일정한 단순한 지수 평활화가없는 임의의 도보 모델에서 자동 상관 오류를 수정하기위한 또 다른 전략은 간단한 지수 평활화 모델에 의해 제안됩니다. 일부 비정상 시간 계열 (예 : 시끄러운 fluc 과거의 값의 이동 평균뿐만 아니라 무작위 도보 모델도 수행하지 못한다. 즉, 가장 최근의 관측치를 다음 관측치의 예측치로 사용하는 것보다는 평균치를 사용하는 것이 더 좋다 마지막으로 몇 가지 관찰 결과를 필터링하여 소음을 필터링하고 지역 평균을보다 정확하게 추정 할 수 있습니다. 간단한 지수 평활화 모델은 과거 값의 지수 가중 이동 평균을 사용하여이 효과를 얻습니다. 간단한 지수 평활화 모델의 예측 식은 수학적으로 동등한 형식 중 하나는 소위 오류 수정 형식으로, 이전 예측은 오류의 방향으로 조정됩니다. 정의에 따라 t-1 Y t-1 - t-1이므로, 이것은 ARIMA 0,1,1과 같이 재 작성 될 수 있습니다. ARIMA 0,1,1 - 상수 예측 방정식 (1 1) - 이는 ARIMA 0,1,1 모델을 단순한 지수 평활화로 적합하게 만들 수 있음을 의미합니다. SES 모형에서 추정 된 MA 1 계수는 1-alpha-α에 해당한다. SES 모형에서 1 기간 예측의 데이터의 평균 연령은 1이다. 이는 뒤쳐지는 경향이 있음을 의미한다 추세 또는 전환점을 약 1 기간으로 나눈다. ARIMA 0,1,1 - 일정하지 않은 모델의 1- 기간 예측에서 데이터의 평균 연령은 1 1 - 1이다. 따라서 예를 들어, 1 0 8 일 때, 평균 연령은 5이다. 1이 1에 가까워지면, ARIMA 0,1,1 - 일정하지 않은 모델은 매우 장기적인 이동 평균이되고, 1이 0에 가까워지면 드리프트가없는 무작위 거리가된다. AR 항을 추가하거나 MA 항을 추가하는 자기 상관을 보정하는 가장 좋은 방법 위에 논의 된 이전의 두 모델에서, 무작위 걸음 모델의 자기 상관 오류의 문제는 차분의 지연된 값을 추가함으로써 두 가지 다른 방법으로 수정되었습니다 시리즈를 방정식에 적용하거나 예측 오차의 지연된 값을 더하는 접근법 가장 좋은 접근법은 무엇인가? 나중에 더 자세히 논의 될 ituation은 양의 자기 상관이 대개 모델에 AR 항을 추가하여 가장 잘 처리되고 음의 자기 상관은 대개 MA 항을 추가하여 가장 잘 처리된다는 것입니다. 비즈니스 및 경제적 시계열에서 종종 부정적인 자기 상관 차분의 인공물로 발생 일반적으로 차분은 양의 자기 상관을 줄이고 양수에서 음의 자기 상관로 전환 할 수 있습니다. 따라서 차분이 MA 항을 수반하는 ARIMA 0,1,1 모델이 ARIMA 1,1,0 모델. ARIMA 모델로 SES 모델을 구현하면 실제로 유연성을 얻을 수 있습니다. 우선 MA 1 계수는 다음과 같이 허용됩니다. 음수 이것은 SES 모델에서 일반적으로 허용되지 않는 1보다 큰 평활 계수에 해당합니다. 두 번째로, t에 상수 항을 포함 할 수있는 옵션이 있습니다 그는 ARIMA 모델을 원할 경우 평균 0이 아닌 경향을 추정합니다. ARIMA 0,1,1 모델에는 상수 방정식이 있습니다. 이 모델의 한주기 미리 예측은 SES의 예상과 유사합니다 모델을 제외하고 장기 예측의 궤도는 일반적으로 기울기가 수평 선이 아닌 mu와 동일한 경사 선입니다. ARIMA 0,2,1 또는 0,2,2 일정한 선형 지수 스무딩없이 선형 지수 평활화 모델 MA 용어와 함께 2 개의 비 계절적 차이를 사용하는 ARIMA 모델입니다. 계열 Y의 두 번째 차이점은 단순히 Y와 두 기간의 차이가 아니라 첫 번째 차이점의 첫 번째 차이점입니다. - 기간 t에서의 Y의 변화 Y 기간 t에서의 Y의 두 번째 차이는 다음과 같습니다. Y t - 1 - Y t - 1 - Y t - 2 Y t - 2Y t - 1 Y t -2 이산 함수의 두 번째 차이점은 연속 함수의 2 차 미분과 유사합니다. ARIMA 0,2,2 상수가없는 모델은 계열의 두 번째 차이가 마지막 두 예측 오차의 선형 함수와 같다고 예측합니다. 이 값은 다음과 같이 재 배열 될 수 있습니다. 여기서 1과 2는 MA 1과 MA 2 계수입니다. 이것은 홀트 모델과 본질적으로 동일한 일반적인 선형 지수 평활 모델이며 Brown s 모델은 특별한 경우입니다 지수를 가중 이동 평균을 사용하여 로컬 수준과 시리즈의 지역 경향이 모델의 장기 예측은 기울기가 시리즈 끝으로 관측 된 평균 추세에 의존하는 직선으로 수렴합니다. ARIMA 1,1,2는 일정한 감쇠 추세 선형 지수 평활화가 없습니다. 이 모델 ARIMA 모델의 동반 슬라이드에 실 렸습니다. 시리즈의 마지막 부분에서 지역 추세를 외삽하지만 더 긴 예측 시야에서 평평하게 만들어서 보수주의 메모를 소개합니다. 경험적 지원이있는 실습입니다 가드너 (Gardner)와 맥켄지 (McKenzie)가 감쇠 왜곡을 적용한 이유에 대한 기사와 암스트롱 (Armstrong) 등의 Golden Rule 기사를 참조하십시오. 일반적으로 p와 q 중 적어도 하나가 1보다 크지 않은 모델, 즉 ARIMA 모델의 수학 구조에 대한 설명에서보다 자세히 설명하는 공통점 및 과도한 문제로 이어질 수 있으므로 ARIMA 2,1,2와 같은 모델을 적합하게하려고하지 마십시오. 스프레드 시트 구현 ARIMA 모델과 같은 위에서 설명한 것은 스프레드 시트에서 구현하기 쉽기 때문입니다. 예측 방정식은 원래 시계열의 과거 값과 과거의 오류 값을 참조하는 선형 방정식입니다. 따라서 ARIMA 예측 스프레드 시트를 열에 저장하여 설정할 수 있습니다 A, B 열의 예측 수식 및 C 열의 오류 데이터 빼기 예측 열 B의 일반적인 셀에 대한 예측 수식은 열 A와 C의 이전 행의 값을 나타내는 선형 표현식 일뿐입니다 스프레드 시트의 다른 곳에있는 셀에 저장된 적절한 AR 또는 MA 계수를 곱한 값입니다. 단순한 대 지수 이동 평균입니다. 이동 평균은 연속 순서로 일련의 숫자를 연구하는 것보다 훨씬 빠릅니다. 시계열 분석 초기 조기 종사자는 실제로 개인 그 데이터의 보간법보다 시계열 번호가 더 확률 이론과 분석의 형태로 보간법은 패턴이 개발되고 상관 관계가 발견됨에 따라 훨씬 나중에 나왔다. 이해되면 다양한 모양의 곡선과 선이 데이터 포인트가 어디로 갈지 예측하려고합니다. 현재 기술 분석 거래자가 현재 사용하고있는 기본 방법으로 간주됩니다. 차트 분석은 18 세기 일본으로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 그러나 이동 평균을 처음 시장 가격에 적용한 방법과시기는 미스터리입니다. 일반적으로 단순 이동 평균 SMA는 지수 이동 평균 EMA보다 오래 전에 사용됨을 이해했습니다. 왜냐하면 EMA는 SMA 프레임 워크 위에 구축되고 SMA 연속체는 플로팅 및 추적 목적으로 더 쉽게 이해할 수 있기 때문에 약간의 배경 정보를 읽으시겠습니까? 이동 평균을 확인하십시오. 단순 이동 평균 SMA 간단한 이동 평균이 시장 추적에 선호되는 방법이되었습니다 가격은 계산이 쉽고 이해하기 쉽기 때문에 초기 시장 전문가는 오늘날 사용되는 정교한 차트 메트릭을 사용하지 않고 운영했기 때문에 주로 시장 가격을 유일한 지침으로 사용했습니다. 그들은 시장 가격을 손으로 계산하고 그 가격을 그래프로 표시했습니다. 동향 및 시장 방향을 나타냅니다. 이 과정은 매우 지루했으나 추후 연구 결과가 확정되어 수익성이 입증되었습니다. 10 일 이동 평균을 계산하려면 지난 10 일의 종가를 더하고 10으로 나누십시오. 20 일 이동 평균은 20 일 기간에 종가를 더하고 20으로 나누는 방식으로 계산됩니다. 이 공식은 c 가격을 잃지 만 제품은 가격의 평균입니다 - 하위 집합 이동 평균은 계산에 사용 된 가격 그룹이 차트의 지점에 따라 이동하기 때문에 이동이라고합니다. 이는 이전 종가가 새로운 종가 일을 선택하는 것을 의미하므로, 따라서 평균 계산 시간대에 따라 새로운 계산이 항상 필요합니다. 따라서 새 일을 추가하고 10 일을 마침으로써 10 일 평균이 다시 계산되고 두 번째 날에는 9 일이 떨어집니다. 차트는 통화 거래에서 사용됩니다. Chart Basics Walkthrough를 확인하십시오. 지수 이동 평균 EMA 지수 이동 평균은 1960 년대부터 세련되고 더 일반적으로 사용됩니다. 컴퓨터를 사용한 초기 실무자 실험 덕분에 새로운 EMA는 최근 가격은 단순한 이동 평균으로 요구되는 데이터 포인트의 긴 시리즈가 아니라 현재 EMA 가격 현재 - 이전 EMA X 승수 이전 EMA. 가장 중요한 요소는 매끄러운 C onstant 2 1 N 여기서 N은 일 수입니다. 10 일 EMA 2 10 1 18 8. 이는 10 기간 EMA가 가장 최근의 가격 18 8, 20 일 EMA 9 52 및 50 일 EMA 3 가장 최근 날짜의 92 무게 EMA는 현재 기간 가격과 이전 EMA 간의 차이에 가중치를 적용하고 이전 EMA에 결과를 더합니다. 기간이 짧을수록 가장 최근 가격에 더 많은 가중치가 적용됩니다. 피팅 라인 이러한 계산에 의해 포인트가 플롯되어 피팅 라인이 표시됩니다. 시장 가격보다 높거나 낮은 값을 피팅하는 것은 모든 이동 평균이 지연 지표이며 주로 추세를 따르는 데 사용됨을 나타냅니다. 범위 시장 및 혼잡 기간에는 효과가 없습니다. 피팅 라인은 높은 고점 또는 저점이 분명하지 않기 때문에 추세를 나타낼 수 없으며, 피팅 라인은 방향의 힌트없이 일정하게 유지되는 경향이 있습니다. 시장 아래에있는 피팅 라인이 길어지면 길게 나타납니다. 쇼 rt 전체 가이드는 이동 평균 자습서를 읽으십시오. 간단한 이동 평균을 사용하는 목적은 여러 그룹의 가격 수단을 사용하여 데이터를 다듬어 추세를 파악하고 측정하는 것입니다. 추세를 파악하고 예측으로 추정합니다. 가정은 다음과 같습니다. 그 이전의 추세 움직임은 계속 될 것 단순 이동 평균의 경우, 장기적인 추세를 발견 할 수 있고 평균 가격에 더 초점을 맞추기 때문에 피팅 라인이 EMA 라인보다 강하게 유지된다는 합리적인 가정하에 EMA보다 훨씬 쉽게 따라갈 수 있습니다 EMA는 가장 최근의 가격에 초점을 맞춰 짧은 추세 이동을 포착하는 데 사용됩니다. 이 방법을 사용하면 EMA가 단순 이동 평균의 시간 지연을 줄여야하므로 피팅 라인이 단순 이동 평균보다 가격을 더 근접하게 맞 춥니 다. 문제 EMA가있는 이유는 특히 빠른 시장과 변동성이있는 기간 동안 가격이 떨어지는 경향이 있습니다. 가격이 피팅 라인을 깰 때까지 EMA가 잘 작동합니다. 변동성이 높은 시장 일 때, 이동 평균 기간의 길이 증가 SMA가 장기 평균에 초점을 맞추기 때문에 EMA보다 훨씬 더 데이터를 부드럽게 만들기 때문에 EMA에서 SMA로 전환 할 수도 있습니다. 후속 지표 다음에 나타나는 지표로서 이동 평균치가 지지선과 저항선으로 잘 부합 10 일 간의 가격 상승 추세라면 가격 상승세가 둔화되거나 적어도 시장이 통합 될 가능성이있다. 10 일 하락 추세에서 움직이는 평균 추세가 약 해지거나 통합 될 수 있습니다 이러한 경우 10 일 이동 평균과 20 일 이동 평균을 함께 사용하고 10 일 선이 20 일 선 위 또는 아래로 이동할 때까지 기다립니다. 장기간 동안 100 일 이동 평균과 장기 이동 평균을 관찰하십시오. 예를 들어, 100 일 이동 평균과 100 일 이동 평균을 사용하면 100 일 이동 평균이 200 일 평균, 그것은 죽음의 cr이라고 불렀다. oss 가격에 매우 약하다. 200 일 이동 평균 이상으로 교차하는 100 일 이동 평균은 황금 십자가라고 불리며 가격면에서 매우 완고하다. SMA 또는 EMA가 사용된다면 모두 동향이기 때문에 문제가되지 않는다. - 다음 지표 단기적으로 SMA의 대응점 인 EMA와 약간의 편차가 있습니다. 결론 이동 평균은 차트 및 시계열 분석의 기초입니다. 단순 이동 평균 및보다 복잡한 지수 이동 평균은 추세를 시각화하는 데 도움이됩니다 가격 변동을 완화하여 기술적 분석을 과학이 아닌 예술이라고도하며, 둘 다 마스터하기 위해 수년이 걸립니다. 기술 분석 자습서에서 자세히 알아보십시오. 미국이 빌려 낼 수있는 돈의 최대 금액 부채 한도액은 제 2 차 자유 채권법 (Second Liberty Bond Act). 예금 기관이 연방 기금에서 다른 예금 기관에 기금을 빌려주는 이자율. 분산액의 통계적 척도 주어진 안보 또는 시장 지수에 대한 수익률 변동성은 측정 될 수 있습니다. 미국 의회가 1933 년 은행법 (Banking Act)으로 통과하여 상업 은행이 투자 참여를 금지했습니다. 비농업 급여는 농장 외의 모든 일을 말합니다 가구 및 비영리 부문 노동의 미국 국. 인도 루피에 대한 통화 약어 또는 통화 기호 INR, 인도 통화 루피는 1로 구성됩니다.
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