Tidsserieanalyse tsa statsmodels. tsa inneholder modellklasser og funksjoner som er nyttige for tidsserieanalyse. Dette inkluderer for øyeblikket univariate autoregressive modeller (AR), vektor autoregressive modeller (VAR) og univariate autoregressive moving average modeller (ARMA). Den inneholder også beskrivende statistikk for tidsserier, for eksempel autokorrelasjon, delvis autokorrelasjonsfunksjon og periodogram, samt de tilsvarende teoretiske egenskapene til ARMA eller relaterte prosesser. Det inkluderer også metoder for å arbeide med autoregressive og bevegelige gjennomsnittlige lag-polynomier. I tillegg er relaterte statistiske tester og noen nyttige hjelpefunksjoner tilgjengelige. Estimering gjøres enten ved nøyaktig eller betinget maksimal sannsynlighet eller betinget minste kvadrat, enten ved bruk av Kalman Filter eller direkte filtre. For øyeblikket må funksjoner og klasser importeres fra den tilsvarende modulen, men hovedklassene vil bli gjort tilgjengelig i navnemodellen statsmodels. tsa. Modulstrukturen er innenfor statistikkmodeller. tsa er stattools. empiriske egenskaper og tester, acf, pacf, granger-causality, adf unit root test, ljung-box test og andre. armodel. univariate autoregressive prosess, estimering med betinget og nøyaktig maksimal sannsynlighet og betinget minst-kvadratisk arimamodel. univariate ARMA prosess, estimering med betinget og eksakt maksimal sannsynlighet og betingede minst-kvadratene vektorar, var. vektor autoregressive prosess (VAR) estimeringsmodeller, impulsrespons analyse, prognose feil varians dekomposisjoner og data visualisering verktøy kalmanf. estimat klasser for ARMA og andre modeller med nøyaktig MLE ved hjelp av Kalman Filter armaprocess. egenskaper av arma prosesser med gitt parametere, dette inkluderer verktøy for å konvertere mellom ARMA, MA og AR-representasjon samt akf, pacf, spektral tetthet, impulsrespons funksjon og lignende sandbox. tsa. fftarma. ligner på armaprocess, men arbeider i frekvensdomene tsatools. tilleggshjelpsfunksjoner, for å lage arrays av forsinkede variabler, konstruere regressorer for trend, detrend og lignende. filtre. Hjelperfunksjon for filtrering av tidsserier Noen tilleggsfunksjoner som også er nyttige for tidsserieanalyse, finnes i andre deler av statistikkmodeller, for eksempel flere statistiske tester. Noen relaterte funksjoner er også tilgjengelige i matplotlib, nitime og scikits. talkbox. Disse funksjonene er utformet mer for bruk i signalbehandling der lengre tidsserier er tilgjengelige og arbeider oftere i frekvensdomenet. Beskrivende statistikk og tester stattools. acovf (x, unbiased, demean, fft) SprinN, Capital Markets Forutsigelser med Neural Networks. SprinN, det beste prediksjonsverktøyet basert på Artificial Intelligence teknikker (Artificial Neural Networks), gir deg nøyaktige åpne, holde og lukke anbefalinger for dine investeringer i kapitalmarkedet. Både lange og korte operasjoner er tilgjengelige. SprinN lar deg velge risikoen for driften din, provisjonene, påvirkning av tekniske analyseindikatorer (glidende gjennomsnitt. TeeChart for Java er et omfattende kartleggings-komponentbibliotek for Java-utviklere. Basert på mer enn tiårs erfaring med å jobbe med kundekortkrav, er det ekstremt bærbar og kan brukes i alle vanlige Java programmering. Jeg kunne ikke få toppene fra mine eksperimentelt oppnådde data på grunn av sin tilfeldige natur. Resultatet var at findspakene () definert i Matlab-biblioteket ikke ga resultater som forventet. Jeg laget en kode som vil hjelpe findpeaks () hjelp. Men bygge et primitivt, stilisert, automatisert handelssystem som drives av en fast tidtaker og håndtering, lagring og analyse av data, en strategi guider om å balansere porteføljen ved hver iterasjon og basisutgang vises i et. ActiveX-kartkomponenter bibliotek tilbyr over 60 kartstiler og 56 matematiske og statistiske funksjoner og et komplett sett med diagramverktøy co mponents for ekstra funksjonalitet. Inkluderer 32-biters forsterker 64-biters versjoner. For Windows og Web. Moving Star-feltkoden demonstrerer et bevegelig stjernefelt i et resizable-vindu. Koden er skrevet i Standard C ved hjelp av Win32 API. Beregner Woody gjennomsnittet ved først å justere individuelle signaler (ødelagt av jitter) med standard gjennomsnittet. Bruker xcorr for å beregne lagret og deretter gjennomsnittsgir signalene for å få et bedre estimat. Eksempel som inngår i help. he koden utfører simuleringen av tidsserier med autoregressive fraksjonalt integrerte glidende gjennomsnittlige (ARFIMA) modeller som generaliserer ARIMA (autoregressive integrert glidende gjennomsnitt) og ARMA autoregressive glidende gjennomsnittlige modeller. ARFIMA-modeller tillater ikke-heltallverdier av differenseringsparameteren og er nyttige i modellering av tidsserier med langt minne. Koden simulerer vanligvis en ARFIMA (p, d, q) modell hvor d er differensieringen. Det beregner Tillson glidende gjennomsnitt. Brukeren er i stand til å endre parametrene som utjevningsfeier og volumfaktor Implementering av Moving Average filter. Det bevegelige gjennomsnittlige filteret virker ved å beregne et antall punkter fra inngangssignalet for å produsere hvert punkt i utgangssignalet. I ligningsform er dette skrevet: Denne filen inneholder tre m-filer som anslår porteføljen Value at Risk (VaR) av sammensatt av to aksjekurser ved å bruke eksponentielt vektet flytende gjennomsnitt. Hovedfunksjonen er ewmaestimatevar. For å estimere VaR bør du bruke dette. Veldig effektivt bevegelige gjennomsnittsfilter implementert ved bruk av konvolusjon. Smoothed Data movave (Datavektor, gjennomsnittlig vindustørrelse i prøver) Se også: slidefilter. m av samme forfatter Flytende gjennomsnittsfilter implementert ved hjelp av en quotSliding Sumquot-teknikk. Relativt effektiv. Smoothed Data slidefilter (Data Vector, Glidende Intervalllengde i Prøver) Se også: movave. m CHEAPHLOCPLOT Et gratis høyt lav-åpen-lukket (og volum og glidende gjennomsnitt) plott for å svare på en CSSM-tråd (quotSubject: på bruk av Matlab til plott lager chartsquot). En bevegelig gjennomsnittlig implementering ved hjelp av innbyggingsfilter, som er veldig rask. For vektorer beregner Y RUNMEAN (X, M) et løpende middel (også kjent som glidende gjennomsnitt) på elementene i vektoren X. Den bruker et vindu med 2M1 datapoints. M et positivt heltall som definerer (halv) størrelsen på vinduet. I pseudokode: Y (i). Denne koden beregner eksponentielt vektet Flytende Gjennomsnittlig Standardavvik Eksponensielt vektet glidende gjennomsnittlig (EWMA) standardavvik gjelder ulike vekter til forskjellige avkastninger. Nyere avkastning har større vekt på. Når det gjelder atferd, er dette et alternativ til filteret () for en bevegelig gjennomsnittskjerne, bortsett fra at den er raskere. Hastigheten er ikke avhengig av filterlengden. Koden bruker en variant av cumsum-tricket, men ikke kvoten. Enkel VaR-kalkulator gir: - Evaluering av avkastningsfordeling av enkeltkapital eller portefølje av eiendeler - Volatilitetsprognoser ved hjelp av flytende gjennomsnittlig og eksponentiell algoritme - Verdi ved risiko for enkelt aktiva. Denne m-filen implementerer et M-punkt glidende gjennomsnittssystem. Ligningen er: y (n) (x (n) x (n-1). X (n-M)) M M er rekkefølgen på M-punkt glidende gjennomsnittssystem. Syntaks: ympointaverage (input, order) Argumentet. Denne funksjonen beregnes på (Xi, Yi) ukjente steder IDW (wlt0) eller SMA (w0) spådommer ved hjelp av r1 nabolagetype (n: antall poeng r: radius) og r2 nabolagsstørrelse fra Vc målte verdier ved (Xc, Yc ) steder. Instruksjoner: 1. Gi symbolet på aksjen. 2. Gi dagens dato i det spesifikke formatet (måneder-døgn). 3. GET DATA-knappen henter dataene fra Yahoo-serveren. 4. Velg antall dager du vil undersøke. 5. Målet med denne casestudien er å vise hvordan MATLAB og ulike verktøykasser kan brukes sammen for å løse et bildeproblem. Det spesifikke problemet som vises her er et vitenskapseksperiment. Gitt en pendel, måle tyngdekraften. Matematikken er godt definert. Veibeskrivelse for å kjøre filen. 1. Unzip filen quotTradingStrat. zipquot slik at du får mappen quotTradingStratquot. 2. Angi arbeidskatalogen som quotTradingStrat gt CSVquot (CSV-mappen holder kommaet. FASTRMS Øyeblikkelig rot-middel-firkantet (RMS) effekt via konvolusjon. FASTRMS (X), når X er en vektor, er den tidsvarierende RMS-effekten av X, beregnet ved hjelp av et 5-punkts rektangulært vindu sentrert på hvert punkt i signalet. Utgangen er. Dette er filene og noen av dataene som jeg brukte i mitt siste webinar på Algorithmic Trading. Data er forkortet for størrelse Årsaker: Inkludert er: MARISA Nærmeste nabomodell Trafikkstoppskode en illustrasjon av. INDICATORS er et teknisk analyseverktøy som beregner ulike tekniske indikatorer. Teknisk analyse er prognosen for fremtidige økonomiske prisbevegelser basert på en undersøkelse av tidligere prisbevegelser. tekniske indikatorer krever på. kopi Copyright 2000-2015 Source Code Online. Gratis kildekode og skript nedlastinger. Alle filer og gratis nedlastinger er opphavsrett til deres respektive eiere. Vi gir ikke noe hacket, sprukket , ulovlig, piratkopiert versjon av skript, koder, nedlastinger av komponenter. Alle filer lastes ned fra utgiverens nettside, filserver eller nedlastingsspeil. Alltid Virus sjekke filer lastet ned fra nettet spesielt zip, rar, exe, prøveversjon, fullversjoner etc. Last ned koblinger fra rapidshare, innskuddsfiler, megaupload etc ikke published. Autoregressive moving-average feilprosesser (ARMA feil) og andre modeller som involverer lags of Feilvilkår kan estimeres ved hjelp av FIT-setninger og simulert eller prognose ved å bruke SOLVE-setninger. ARMA modeller for feilprosessen brukes ofte til modeller med autokorrelerte rester. AR-makroen kan brukes til å spesifisere modeller med autoregressive feilprosesser. MA-makroen kan brukes til å spesifisere modeller med bevegelige gjennomsnittsfeilprosesser. Autoregressive feil En modell med førstegangs autoregressive feil, AR (1), har skjemaet mens en AR (2) feilprosess har skjemaet og så videre for høyere rekkefølge prosesser. Merk at s er uavhengige og identisk fordelte og har en forventet verdi på 0. Et eksempel på en modell med en AR (2) komponent er og så videre for høyere rekkefølge prosesser. For eksempel kan du skrive en enkel lineær regresjonsmodell med MA (2) glidende gjennomsnittlige feil som hvor MA1 og MA2 er de bevegelige gjennomsnittsparametrene. Legg merke til at RESID. Y automatisk er definert av PROC MODEL, da ZLAG-funksjonen må brukes til MA-modeller for å avkorte rekursjonen av lagene. Dette sikrer at de forsinkede feilene starter ved null i forsinkelsesfasen og ikke propagerer manglende verdier når forsinkelsesperiodevariabler mangler, og det sikrer at fremtidige feil er null i stedet for å bli savnet under simulering eller prognoser. For detaljer om lagfunksjonene, se avsnittet Laglogikk. Denne modellen som er skrevet ved hjelp av MA-makroen, er som følger: Generell form for ARMA-modeller Den generelle ARMA (p, q) prosessen har følgende form En ARMA (p, q) modell kan spesifiseres som følger: hvor AR i og MA j representerer de autoregressive og bevegelige gjennomsnittsparametrene for de ulike lagene. Du kan bruke noen navn du vil ha for disse variablene, og det finnes mange tilsvarende måter som spesifikasjonen kan skrives på. Vector ARMA prosesser kan også estimeres med PROC MODEL. For eksempel kan en tovariabel AR (1) prosess for feilene i de to endogene variablene Y1 og Y2 spesifiseres som følger: Konvergensproblemer med ARMA-modeller ARMA-modeller kan være vanskelig å estimere. Hvis parametrisestimatene ikke er innenfor det aktuelle området, øker de gjenværende betingelsene for flyttende gjennomsnitt eksponentielt. De beregnede residualene for senere observasjoner kan være svært store eller kan overflyte. Dette kan skje enten fordi feil startverdier ble brukt eller fordi iterasjonene flyttet vekk fra rimelige verdier. Pasienten bør brukes til å velge startverdier for ARMA-parametere. Startverdier på 0,001 for ARMA-parametere virker vanligvis hvis modellen passer godt til data og problemet er godt betinget. Legg merke til at en MA-modell ofte kan tilnærmet seg med en høy-ordnet AR-modell, og omvendt. Dette kan resultere i høy kollinearitet i blandede ARMA-modeller, som igjen kan forårsake alvorlig dårlig konditionering i beregningene og ustabiliteten til parameterestimatene. Hvis du har konvergensproblemer mens du vurderer en modell med ARMA-feilprosesser, kan du prøve å estimere i trinn. Bruk først en FIT-setning for å estimere bare strukturparametrene med ARMA-parametrene holdt til null (eller til fornuftige tidligere estimater hvis tilgjengelig). Deretter bruker du en annen FIT-setning for å bare estimere ARMA-parametrene, ved hjelp av strukturelle parameterverdier fra første runde. Siden verdiene til strukturparametrene sannsynligvis vil være nær de endelige estimatene, kan ARMA parameter estimatene nå konvergere. Til slutt, bruk en annen FIT-setning for å produsere samtidige estimater av alle parametrene. Siden de første verdiene til parametrene nå er sannsynligvis ganske nær deres endelige felles estimater, bør estimatene konvergere raskt hvis modellen passer for dataene. AR Initial Conditions De første lagene av feilvilkårene for AR (p) - modellene kan modelleres på forskjellige måter. De autoregressive feiloppstartsmetodene som støttes av SASETS-prosedyrer, er følgende: Kondisjonerende minst firkanter (ARIMA og MODEL-prosedyrer) ubetingede minstefirkanter (AUTOREG, ARIMA og MODEL-prosedyrer) maksimal sannsynlighet (AUTOREG, ARIMA og MODEL-prosedyrer) Yule-Walker (AUTOREG Hildreth-Lu, som sletter de første p-observasjonene (kun MODEL-prosedyre) Se kapittel 8, AUTOREG-prosedyren, for en forklaring og diskusjon av fordelene ved ulike AR (p) oppstartsmetoder. CLS, ULS, ML og HL initialiseringer kan utføres av PROC MODEL. For AR (1) - feil, kan disse initialiseringene produseres som vist i tabell 18.2. Disse metodene er ekvivalente i store prøver. Tabell 18.2 Initialiseringer utført av PROC MODEL: AR (1) FEIL De første lagene til feilvilkårene for MA (q) - modellene kan også modelleres på forskjellige måter. Følgende gjennomsnittlige feiloppstartsparadigmaer for bevegelige gjennomsnitt er støttet av ARIMA - og MODEL-prosedyrene: ubetingede minstefeltene betingede minstefirkanter Den betingede minstefirkantmetoden for estimering av gjennomsnittlig feilvilkår er ikke optimal fordi den ignorerer oppstartsproblemet. Dette reduserer estimatets effektivitet, selv om de forblir objektive. De innledende forsinkede residuene, som strekker seg før data begynner, antas å være 0, deres ubetingede forventede verdi. Dette introduserer en forskjell mellom disse residuene og de generaliserte minstkvadratresiduene for den bevegelige gjennomsnittlige kovariansen, som, i motsetning til den autoregressive modellen, fortsetter gjennom datasettet. Vanligvis er denne forskjellen konvergerende raskt til 0, men for nesten uforanderlige bevegelige gjennomsnittsprosesser er konvergensen ganske treg. For å minimere dette problemet, bør du ha rikelig med data, og de gjennomsnittlige parameter estimatene skal ligge godt innenfor det inverterbare området. Dette problemet kan korrigeres på bekostning av å skrive et mer komplekst program. Ubetingede minimale kvadrater estimater for MA (1) prosessen kan produseres ved å spesifisere modellen som følger: Flytte-gjennomsnittlige feil kan være vanskelig å estimere. Du bør vurdere å bruke en AR (p) tilnærming til den bevegelige gjennomsnittsprosessen. En bevegelig gjennomsnittsprosess kan vanligvis være godt tilnærmet av en autoregressiv prosess hvis dataene ikke har blitt jevnet eller differensiert. AR Macro SAS makro AR genererer programmeringsuttalelser for PROC MODEL for autoregressive modeller. AR-makroen er en del av SASETS-programvaren, og ingen spesielle alternativer må settes for å bruke makroen. Den autoregressive prosessen kan brukes på strukturelle ligningsfeilene eller til den endogene serien selv. AR-makroen kan brukes til følgende typer autoregresjon: ubegrenset vektor autoregresjonsbegrenset vektor autoregresjon Univariate Autoregression For å modellere feilbegrepet for en ligning som en autoregressiv prosess, bruk følgende setning etter ligningen: For eksempel, anta at Y er en lineær funksjon av X1, X2 og en AR (2) feil. Du vil skrive denne modellen som følger: Samtalen til AR må komme etter alle likningene som prosessen gjelder for. Den foregående makrooppkallingen, AR (y, 2), produserer setningene som vises i LIST-utgangen i figur 18.58. Figur 18.58 LIST Option Output for en AR (2) - modell PRED-prefikserte variabler er midlertidige programvariabler som brukes, slik at lagene på residualene er de riktige residualene og ikke de som er omdefinert av denne ligningen. Merk at dette tilsvarer uttalelsene som er uttrykkelig skrevet i avsnittet Generell skjema for ARMA-modeller. Du kan også begrense de autoregressive parametrene til null ved valgte lag. For eksempel, hvis du vil ha autoregressive parametere på lag 1, 12 og 13, kan du bruke følgende setninger: Disse setningene genererer utgangen vist i Figur 18.59. Figur 18.59 LIST Option Output for en AR-modell med Lags på 1, 12 og 13 MODEL Prosedyreoppføring av kompilert programkodestatus som analysert PRED. yab x1 c x2 RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. y - y OLDPRED. y PRED. y yl1 ZLAG1 (y - perdy) yl12 ZLAG12 (y - perdy) yl13 ZLAG13 (y - perdy) RESID. y PRED. y - AKTUELT. ERROR. y PRED. y - y Det er variasjoner på den betingede minste kvadratmetoden, avhengig av om observasjoner ved starten av serien brukes til å varme opp AR-prosessen. Som standard bruker AR-betinget minste kvadratmetoden alle observasjonene og antar nuller for de første lagene av autoregressive termer. Ved å bruke M-alternativet, kan du be om at AR bruker stedet for ubetinget minste kvadrat (ULS) eller maksimal sannsynlighet (ML) i stedet. For eksempel er diskusjoner av disse metodene gitt i avsnittet AR Initial Conditions. Ved å bruke MCLS n-alternativet, kan du be om at de første n observasjonene brukes til å beregne estimater av de første autoregressive lagene. I dette tilfellet starter analysen med observasjon n 1. For eksempel: Du kan bruke AR-makroen til å bruke en autoregressiv modell til den endogene variabelen, i stedet for til feilperioden, ved å bruke TYPEV-alternativet. Hvis du for eksempel vil legge til de fem siste lagene til Y til ligningen i forrige eksempel, kan du bruke AR til å generere parametrene og lagre ved å bruke følgende setninger: De foregående setningene genererer utgangen vist i Figur 18.60. Figur 18.60 LIST Alternativutgang for en AR-modell av Y Denne modellen forutsier Y som en lineær kombinasjon av X1, X2, en avskjæring og verdiene for Y i de siste fem periodene. Ubegrenset Vector Autoregression Hvis du vil modellere feilvilkårene for et sett med ligninger som en vektorautoregressiv prosess, bruker du følgende form for AR-makroen etter likningene: Prosessnavnverdien er et hvilket som helst navn du oppgir for AR å bruke til å lage navn for autoregressive parametre. Du kan bruke AR-makroen til å modellere flere forskjellige AR-prosesser for forskjellige sett med ligninger ved å bruke forskjellige prosessnavn for hvert sett. Prosessnavnet sikrer at variabelenavnene som brukes, er unike. Bruk en kort prosessnavn verdi for prosessen hvis parameter estimater skal skrives til et utdata datasett. AR-makroen forsøker å konstruere parameternavn mindre enn eller lik åtte tegn, men dette er begrenset av lengden på prosessnavn. som brukes som prefiks for AR-parameternavnene. Variablelistverdien er listen over endogene variabler for ligningene. For eksempel, anta at feil for ligningene Y1, Y2 og Y3 er generert av en andreordsvektor autoregressiv prosess. Du kan bruke følgende setninger: som genererer følgende for Y1 og lignende kode for Y2 og Y3: Bare metodene med betinget minste kvadrat (MCLS eller MCLS n) kan brukes til vektorprosesser. Du kan også bruke samme skjema med begrensninger at koeffisjonsmatrisen er 0 på utvalgte lag. Følgende setninger bruker for eksempel en tredje ordensvektprosess til ligningsfeilene med alle koeffisientene ved lag 2 begrenset til 0 og med koeffisientene ved lag 1 og 3 ubegrenset: Du kan modellere de tre serie Y1Y3 som en vektor-autoregressiv prosess i variablene i stedet for i feilene ved å bruke TYPEV-alternativet. Hvis du vil modellere Y1Y3 som en funksjon av tidligere verdier av Y1Y3 og noen eksogene variabler eller konstanter, kan du bruke AR til å generere setningene for lagbetingelsene. Skriv en ligning for hver variabel for den ikke-autoregressive delen av modellen, og ring deretter AR med TYPEV-alternativet. For eksempel kan den ikke-autoregressive delen av modellen være en funksjon av eksogene variabler, eller det kan skilles parametere. Hvis det ikke finnes eksogene komponenter til vektorgruppens autoregresjonsmodell, inkludert ingen avlyttinger, tilordner du null til hver av variablene. Det må være en oppgave til hver av variablene før AR kalles. Dette eksemplet modellerer vektoren Y (Y1 Y2 Y3) som en lineær funksjon bare av verdien i de to foregående periodene og en hvit støyfeilvektor. Modellen har 18 (3 3 3 3) parametere. Syntax av AR Macro Det er to tilfeller av syntaksen til AR-makroen. Når det ikke er behov for restriksjoner på en AR-vektorprosess, har syntaksen til AR-makroen den generelle formen spesifiserer et prefiks for AR som skal brukes til å konstruere navn på variabler som trengs for å definere AR-prosessen. Hvis endolisten ikke er spesifisert, angir den endogene listen som navnet. som må være navnet på ligningen som AR feilprosessen skal brukes på. Navneverdien kan ikke overstige 32 tegn. er ordren til AR-prosessen. spesifiserer listen over likninger som AR-prosessen skal brukes på. Hvis mer enn ett navn er gitt, opprettes en ubegrenset vektorprosess med de strukturelle rester av alle ligningene som er inkludert som regressorer i hver av ligningene. Hvis ikke spesifisert, angir endolisten navnet. angir listen over lag som AR-vilkårene skal legges til. Koeffisientene til betingelsene ved lags ikke listet er satt til 0. Alle de listede lagene må være mindre enn eller lik nlag. og det må ikke være duplikater. Hvis ikke spesifisert lagrer laglisten til alle lag 1 til nlag. angir estimeringsmetoden som skal implementeres. Gyldige verdier av M er CLS (estimater med betingede minste kvadrater), ULS (ubetingede minstkvadratestimater) og ML (maksimal sannsynlighet estimater). MCLS er standard. Bare MCLS er tillatt når mer enn en ligning er angitt. ULS - og ML-metodene støttes ikke for vektor AR-modeller av AR. angir at AR-prosessen skal påføres de endogene variablene selv i stedet for til de strukturelle residualene i ligningene. Begrenset Vector Autoregression Du kan kontrollere hvilke parametere som er inkludert i prosessen, begrense til 0 de parametrene du ikke inkluderer. Bruk først AR med alternativet DEFER til å erklære variabellisten og definere dimensjonen av prosessen. Deretter bruker du flere AR-anrop for å generere vilkår for utvalgte ligninger med utvalgte variabler på utvalgte lag. F. eks. Feilligningene som er produsert, er som følger: Denne modellen sier at feilene for Y1 avhenger av feilene til både Y1 og Y2 (men ikke Y3) i begge lag 1 og 2, og at feilene for Y2 og Y3 avhenger av De forrige feilene for alle tre variablene, men bare ved lag 1. AR Makro syntaks for begrenset vektor AR En alternativ bruk av AR har lov til å pålegge restriksjoner på en vektor AR-prosess ved å ringe AR flere ganger for å angi forskjellige AR-termer og lags for forskjellige ligninger. Den første anropet har den generelle formen angir et prefiks for AR å bruke til å bygge navn på variabler som trengs for å definere vektor AR-prosessen. angir rekkefølgen av AR-prosessen. spesifiserer listen over likninger som AR-prosessen skal brukes på. angir at AR ikke skal generere AR-prosessen, men skal vente på ytterligere informasjon angitt i senere AR-anrop for samme navneverdi. De påfølgende anropene har den generelle formelen den samme som i den første anropet. spesifiserer listen over likninger som spesifikasjonene i denne AR-anropet skal brukes til. Bare navn som er spesifisert i endolistverdien til den første anropen for navnverdien, kan vises i listen over likninger i eqlist. spesifiserer listen over ligninger hvis lagrede strukturelle residualer skal inkluderes som regressorer i ligningene i eqlist. Bare navn i endolisten til det første anropet for navnverdien kan vises i varlisten. Hvis ikke spesifisert, varsler standard til endolist. angir listen over lag som AR-vilkårene skal legges til. Koeffisientene til betingelsene ved lags ikke listet er satt til 0. Alle de listede lagene må være mindre enn eller lik verdien av nlag. og det må ikke være duplikater. Hvis ikke spesifisert, lagliste standard til alle lag 1 til nlag. MA Macro SAS makro MA genererer programmeringserklæringer for PROC MODEL for flyttende gjennomsnittlige modeller. MA-makroen er en del av SASETS-programvaren, og det kreves ingen spesielle alternativer for å bruke makroen. Feilprosessen med bevegelige gjennomsnitt kan påføres strukturelle ligningsfeil. Syntaxen til MA-makroen er den samme som AR-makroen, bortsett fra at det ikke er noen TYPE-argument. Når du bruker MA og AR-makroene kombinert, må MA-makroen følge AR-makroen. Følgende SASIML-setninger produserer en ARMA (1, (1 3)) feilprosess og lagrer den i datasettet MADAT2. Følgende PROC MODEL-setninger brukes til å estimere parametrene til denne modellen ved å bruke maksimal sannsynlighet feil struktur: Estimatene av parametrene produsert av denne løp er vist i Figur 18.61. Figur 18.61 Estimater fra en ARMA (1, (3)) prosess Det er to tilfeller av syntaksen for MA makroen. Når det ikke er behov for restriksjoner på en vektor MA-prosess, har syntaksen til MA-makroen den generelle formen spesifiserer et prefiks for MA som skal brukes til å konstruere navn på variabler som trengs for å definere MA prosessen og er standard endolisten. er bestillingen av MA prosessen. spesifiserer likningene som MA-prosessen skal brukes på. Hvis mer enn ett navn er gitt, brukes CLS estimering for vektorprosessen. spesifiserer lagene der MA-vilkårene skal legges til. Alle de listede lagene må være mindre enn eller lik nlag. og det må ikke være duplikater. Hvis ikke spesifisert lagrer laglisten til alle lag 1 til nlag. angir estimeringsmetoden som skal implementeres. Gyldige verdier av M er CLS (estimater med betingede minste kvadrater), ULS (ubetingede minstkvadratestimater) og ML (maksimal sannsynlighet estimater). MCLS er standard. Kun MCLS er tillatt når mer enn en ligning er spesifisert i endolisten. MA Makro syntaks for begrenset vektor Flyttende Gjennomsnitt En alternativ bruk av MA er tillatt å pålegge begrensninger på en vektor MA prosess ved å ringe MA flere ganger for å angi forskjellige MA-termer og lags for forskjellige ligninger. Den første anropet har den generelle formen spesifiserer et prefiks for MA å bruke til å konstruere navn på variabler som trengs for å definere vektor MA prosessen. angir rekkefølgen av MA prosessen. spesifiserer listen over likninger som MA-prosessen skal brukes på. angir at MA ikke skal generere MA prosessen, men skal vente på ytterligere informasjon angitt i senere MA-samtaler for samme navneverdi. De påfølgende anropene har den generelle formelen den samme som i den første anropet. spesifiserer listen over likninger som spesifikasjonene i dette MA-samtalen skal brukes til. spesifiserer listen over ligninger hvis lagrede strukturelle residualer skal inkluderes som regressorer i ligningene i eqlist. angir listen over lag som MA-vilkårene skal legges til.
No comments:
Post a Comment