创建移动平均模型- MATLAB和Simulink MathWorks西班牙金宝app - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

创建移动平均模型

这些例子展示如何创建各种滑动平均(MA)模型通过使用华宇电脑函数。

默认MA模型

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这个例子展示了如何使用速记华宇电脑(p D q)语法来指定默认的马

$y_{t} = c + ε_{t} + θ_{1} ε_{t - - - - - - 1} + \dots + θ_{问} ε_{t - - - - - - 问} 。$

默认情况下,创建的模型对象的所有参数未知值,和创新与常数分布是高斯方差。

指定默认的马(3)模型:

Mdl = arima (0, 0, 3)

Mdl = arima与属性:描述:“arima(0, 0, 3)模型(高斯分布)”分布:的名字="Gaussian" P: 0 D: 0 Q: 3 Constant: NaN AR: {} SAR: {} MA: {NaN NaN NaN} at lags [1 2 3] SMA: {} Seasonality: 0 Beta: [1×0] Variance: NaN

输出显示了创建的模型对象,Mdl,已经南所有模型参数的值:常数项,马系数和方差。您可以修改创建的模型对象使用点符号,或输入(和数据)估计。

MA模型没有常数项

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这个例子显示了如何指定一个硕士(问)模型与常数项等于零。使用名称的语法来指定一个不同于默认模型的模型。

指定一个马(2)模型没有常数项,

$y_{t} = ε_{t} + θ_{1} ε_{t - - - - - - 1} + θ_{2} ε_{t - - - - - - 2},$

在创新与常数分布是高斯方差。

Mdl = arima (“MALags”1:2,“不变”,0)

Mdl = arima与属性:描述:“arima(0, 0, 2)模型(高斯分布)”分布:的名字="Gaussian" P: 0 D: 0 Q: 2 Constant: 0 AR: {} SAR: {} MA: {NaN NaN} at lags [1 2] SMA: {} Seasonality: 0 Beta: [1×0] Variance: NaN

的MALags名称-值参数指定了对应的滞后马非零系数。房地产常数在创建模型对象=0,如指定。模型对象的默认值对于所有其他属性,包括南马值作为未知参数占位符:方差系数和标量。

您可以修改创建的模型变量,或输入它(和数据)估计。

马与Nonconsecutive滞后模型

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这个例子显示了如何指定一个硕士(问在nonconsecutive滞后)模型具有非零系数。

指定一个马马(4)模型与非零系数滞后1和4(一个没有常数项),

$y_{t} = ε_{t} + θ_{1} ε_{t - - - - - - 1} + θ_{12} ε_{t - - - - - - 12},$

在创新与常数分布是高斯方差。

Mdl = arima (“MALags”(1、4),“不变”,0)

Mdl = arima与属性:描述:“arima(0, 0, 4)模型(高斯分布)”分布:的名字="Gaussian" P: 0 D: 0 Q: 4 Constant: 0 AR: {} SAR: {} MA: {NaN NaN} at lags [1 4] SMA: {} Seasonality: 0 Beta: [1×0] Variance: NaN

输出显示了非零的AR系数在滞后1和4,指定。房地产问等于4,马presample创新需要初始化模型。无约束参数相等南。

显示的值马:

Mdl.MA

ans =1×4单元阵列(南){}{[0]}{[0]}{(南)}

的马单元阵列返回四个元素。第一个和最后一个元素(对应于滞后1和4)有价值南,表明这些系数非零,需要估计或由用户指定。华宇电脑设置在临时滞后系数等于零来保持一致性与MATLAB®单元阵列索引。

MA模型参数值

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这个例子显示了如何指定一个硕士(问)模型与已知的参数值。您可以使用这样一个完全指定的模型作为输入模拟或预测。

指定马(4)模型

$y_{t} = 0 。 1 + ε_{t} + 0 。 7 ε_{t - - - - - - 1} + 0 。 2 ε_{t - - - - - - 4},$

在创新与常数分布是高斯方差0.15。

Mdl = arima (“不变”,0.1,“马”{0.7,0.2},…“MALags”(1、4),“方差”,0.15)

Mdl = arima与属性:描述:“arima(0, 0, 4)模型(高斯分布)”分布:的名字="Gaussian" P: 0 D: 0 Q: 4 Constant: 0.1 AR: {} SAR: {} MA: {0.7 0.2} at lags [1 4] SMA: {} Seasonality: 0 Beta: [1×0] Variance: 0.15

所有指定的参数值,即没有对象属性南有价值的。

MA模型和t创新分布

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这个例子显示了如何指定一个硕士(问用一个学生的)模型t创新分布。

指定一个马(2)模型没有常数项,

$y_{t} = ε_{t} + θ_{1} ε_{t - - - - - - 1} + θ_{2} ε_{t - - - - - - 2},$

创新过程遵循学生的在哪里t分布有八个自由度。

tdist =结构(“名字”,“t”,“景深”8);Mdl = arima (“不变”0,“MALags”1:2,“分布”tdist)

Mdl = arima与属性:描述:“arima(0, 0, 2)模型(t分布)”分布:的名字="t", DoF = 8 P: 0 D: 0 Q: 2 Constant: 0 AR: {} SAR: {} MA: {NaN NaN} at lags [1 2] SMA: {} Seasonality: 0 Beta: [1×0] Variance: NaN

的价值分布是一个结构体数组字段的名字等于“t”和现场景深等于8。当你指定的自由度,他们没有估计如果你输入模型估计。

使用计量经济建模器指定MA模型应用

在计量经济学建模师应用程序,您可以指定滞后结构,存在一个常数,和创新分布的硕士(问通过以下步骤)模型。所有指定的系数未知但有价值的参数。

在命令行,打开计量经济学建模师应用程序。
```
econometricModeler
```
另外,打开应用程序从应用程序画廊(见计量经济学建模师)。
在时间序列窗格中,选择的响应时间序列模型是合适的。
在计量经济学建模师选项卡,模型部分中,点击马。
的MA模型参数对话框出现了。
指定滞后结构。指定一个硕士(问马)模型,该模型包括所有从1到滞后问,可以使用延迟订单选项卡。对于灵活地指定包含特定的滞后、使用滞后的向量选项卡。更多细节,请参阅指定单变量滞后算子多项式交互。无论您使用选项卡,您可以验证模型的方程形式通过检查模型方程部分。

例如:

指定一个马(3)模型,该模型包括一个常数,包括第一个滞后、和创新具有高斯分布,集移动平均线顺序来3。
指定一个马(2)模型,包括第一个滞后,高斯分布,但不包括一个常数:
1. 集移动平均线顺序来2。
2. 清除包括常数项复选框。
指定一个包含nonconsecutive滞后MA(4)模型

$y_{t} = ε_{t} + θ_{1} ε_{t - 1} + θ_{4} ε_{t - 4},$

在哪里ε_t是一系列的IID高斯创新:
1. 单击滞后的向量选项卡。
2. 集移动平均线顺序来1 - 4。
3. 清除包括常数项复选框。
指定一个马(2)模型,包括第一个滞后,包括一个常数项,t分布式创新:
1. 集移动平均滞后来2。
2. 单击创新分布按钮,然后选择t。
参数的自由度t分布是未知但有价值的参数。

你指定一个模型后,单击估计估计模型中的未知参数。

移动平均模型是什么?

硕士(问)模型

滑动平均(MA)模型捕获序列自相关时间序列y_t通过表达的条件均值y_t作为过去的创新,的函数 $ε_{t - 1}, ε_{t - 2}, \dots, ε_{t - 问}$ 。一个取决于MA模型问过去的创新程度称为MA模型问用MA (问)。

马的形式(问在计量经济学工具箱™)模型

y_{t} = c + ε_{t} + θ_{1} ε_{t - 1} + \dots + θ_{问} ε_{t - 问},

(1)

在哪里

ε_{t}

是一个不相关的创新过程均值为零。马的过程中,无条件的y_t是μ=c。

在滞后算子多项式符号, $l^{我} y_{t} = y_{t - 我}$ 。定义的程度问马滞后算子多项式 $θ (l) = (1 + θ_{1} l + \dots + θ_{问} l^{问}) 。$ 你可以写马(问)模型

$y_{t} = μ + θ (l) ε_{t} 。$

可逆性的MA模型

荒原的分解[2]文学硕士(问)过程总是静止的,因为 $θ (l)$ 是一个finite-degree多项式。

对于一个给定的过程,然而,并没有独特的马polynomial-there总是不可逆转和可逆的解决方案[1]。对于独特性,它是传统的可逆性限制强加于马多项式。实际上,选择意味着这个过程是可逆的解决方案因果。马一个可逆的过程可以表示为一个infinite-degree AR过程,意义只有过去的事情(不是未来事件)预测时事。马算子多项式 $θ (l)$ 是可逆的,如果所有的根在单位圆之外。

计量经济学工具执行马多项式的可逆性。当你指定一个马模型使用华宇电脑,你得到一个错误,如果你输入不对应于一个可逆的多项式的系数。同样的,估计在估计可逆性强加限制。

引用

[1]汉密尔顿,詹姆斯D。时间序列分析。普林斯顿,纽约:普林斯顿大学出版社,1994年。

[2]荒原,赫尔曼。“平稳时间序列的分析研究。”精算师协会的杂志上70(1939年3月):113 - 115。https://doi.org/10.1017/S0020268100011574。

另请参阅