Media mobilă integrată autoregresivă (ARIMA)
Ce este o medie mobilă integrată autoregresivă?
O medie mobilă integrată autoregresivă, sau ARIMA, este un model de analiză statistică care utilizează date din seriile de timp pentru a înțelege mai bine setul de date sau pentru a prezice tendințele viitoare.
Înțelegerea mediei mobile integrate autoregresive (ARIMA)
Un model mediu mobil autoregresiv integrat este o formă de analiză de regresie care măsoară puterea unei variabile dependente față de alte variabile în schimbare. Obiectivul modelului este de a prezice viitoarele valori mobiliare sau mișcările pieței financiare examinând diferențele dintre valorile din serie în loc de valorile reale.
Un model ARIMA poate fi înțeles prin conturarea fiecăreia dintre componentele sale după cum urmează:
- Autoregresiunea (AR) se referă la un model care arată o variabilă în schimbare care regresează pe propriile valori întârziate sau anterioare.
- Integrat (I) reprezintă diferențierea observațiilor brute pentru a permite ca seriile temporale să devină staționare, adică valorile datelor sunt înlocuite de diferența dintre valorile datelor și valorile anterioare.
- Media mobilă (MA) încorporează dependența dintre o observație și o eroare reziduală dintr-un model de medie mobilă aplicat observațiilor întârziate.
Fiecare componentă funcționează ca un parametru cu o notație standard. Pentru modelele ARIMA, o notație standard ar fi ARIMA cu p, d și q, unde valorile întregi înlocuiesc parametrii pentru a indica tipul de model ARIMA utilizat. Parametrii pot fi definiți ca:
- p : numărul observațiilor de întârziere din model; cunoscută și sub numele de ordinul întârzierii.
- d : numărul de diferențe între observațiile brute; cunoscut și sub numele de gradul de diferențiere.
- q: dimensiunea ferestrei medii mobile; cunoscută și sub numele de ordinea mediei mobile.