Алгоритм оценивания ARMA процесса
Вставка
- Опубліковано 21 лип 2024
- Борис Демешев (ВШЭ, Москва) в рамках курса Основы эконометрики на простом примере показывает, как произвести оценку ARMA процесса
На практике алгоритм оценивания ARMA модели выглядит следующим образом: мы строим график самого ряда, график оцененных автокорреляционной функции, частной автокорреляционной функции. Соответственно, по этим графикам мы определяем характеристики ряда.
Если ряд нестационарный, то, естественно, ARMA модели для него не подходят, ARMA модели у нас стационарные, и нам необходимо применить какое-то преобразование, чтобы сделать ряд стационарным.
На третьем шаге мы выбираем параметры p и q, то есть по, например, графически, мы определяем число лагов по Y, перед Yt, Yt- 1 и количество лагов по MA части.
Дальше, определив количество лагов, мы оценивам ARMA модель, и дальше мы можем использовать эту оцененную ARMA модель для прогнозирования
=========================
Подписаться на канал - / @user-bm5zk9mf3o
Курс программирования на R - • Основы программировани...
Курс основы эконометрики в R - • Основы эконометрики в R
Спасибо за видосы по этой теме, помогли подготовиться к защите курсовой
А можете на практике показывать, теория хорошо - но показать будет на много лучше
пример ARMA модели и такого прогноза + оценка его
Спасибо за видео
7:30 и 7:50 У заголовка правого MA(2) графика тоже видимо 0,5e_(t-1) -> 0,5e_(t-2)
6:20 В загаловке нижнего графика AR(1) -> AR(2)
Добрый день! Мне необходимо изучить все эти вопросы. Можете посоветовать преподавателя? ищу уже некоторое время человека, кто бы смог мне давать уроки, но всё безрезультатно.
Смотрел видео раз 6, вообще не понятно как подобрать коэффициенты для ARIMA
конкретно значения коэффициентов - методом максимального правдоподобия, по факту просто функцию нескольких параметров максимизируем и все)
Господи, будто на другом языке разговаривайте😭как же мне это все непонятно! 🤦🏻♀️