Moving Average Polynom Muss Invertierbar Sein

Die UCM-Prozedur. Die IRREGULAR-Anweisung enthält eine unregelmäßige Komponente im Modell Es kann höchstens eine IRREGULAR-Anweisung in der Modellspezifikation geben. Die unregelmäßige Komponente entspricht dem allgemeinen Zufallsfehler im Modell Standardmäßig wird die unregelmäßige Komponente als weißes Rauschen modelliert , Als eine Folge von unabhängigen, identisch verteilten, null-mittleren, Gaußschen Zufallsvariablen Jedoch können Sie sie auch als autoregressives gleitendes durchschnittliches ARMA-Verfahren modellieren. Die Optionen für die Angabe eines ARMA-Modells für die unregelmäßige Komponente sind in einem separaten Unterabschnitt ARMA-Spezifikation angegeben . Die Optionen in dieser Anweisung ermöglichen es Ihnen, das Modell für die unregelmäßige Komponente zu spezifizieren und ihre Schätzungen auszugeben. Zwei Beispiele für die IRREGULAR-Anweisung werden als nächstes gegeben. Im ersten Beispiel ist die Aussage in ihrer einfachsten Form, was zur Einbeziehung einer unregelmäßigen Komponente führt Das ist ein weißes Rauschen mit unbekannter Varianz. Die folgende Aussage liefert einen Startwert für die weiße Rauschvarianz, die im nichtlinearen Parameterschätzprozess verwendet werden soll. Außerdem fordert es das Drucken von geglätteten Schätzungen der geglätteten Unregelmäßigkeiten bei der Modelldiagnose Von dem Wert, der in der VARIANCE-Option angegeben ist Siehe auch die NOEST-Option im Unterabschnitt ARMA Specification. PLOT FILTER PLOT SMOOTH PLOT FILTER SMOOTH. Antwortplotten der gefilterten oder geglätteten Schätzung der unregelmäßigen Komponente. PRINT FILTER DRUCKEN SMOOTH DRUCKFILTER SMOOTH. Erquests Drucken der gefilterten oder geglätteten Schätzung der unregelmäßigen Komponente. Spezifiziert einen Anfangswert für während des Parameterschätzprozesses Jeder nichtnegative Wert, einschließlich Null, ist ein akzeptabler Startwert. ARMA Spezifikation. Dieser Abschnitt beschreibt die Optionen für die Angabe eines ARMA-Modells für die Unregelmäßige Komponente Die Spezifikation von ARMA-Modellen erfordert eine Notation, die zuerst erläutert wird. Legen Sie den Backshift-Operator fest, der für jede Sequenz ist. Die höheren Potenzen stellen zum Beispiel größere Verschiebungen dar. Eine zufällige Sequenz folgt einem null-mittleren ARMA p, q P, Q-Modell mit nicht-rezessiver autoregressiver Ordnung, saisonaler autoregressiver Ordnung, nicht überschüssiger gleitender durchschnittlicher Ordnung und saisonaler gleitender Durchschnittsordnung, wenn er die folgende Differenzgleichung erfüllt, die in Bezug auf die Polynome im Rückschaltoperator angegeben ist, wo eine weiße Rauschsequenz vorliegt und die ist Saison-Länge. Die Polynome und sind von Ordnungen,,, und, die jeweils nichtnegative Ganzzahlen sein können. Die Saisonlänge muss eine positive ganze Zahl sein. Zum Beispiel erfüllt ein ARMA 1,1-Modell, das ist, und wenn für einige Koeffizienten und Und eine weiße Rauschsequenz Ähnlich erfüllt ein ARMA 1,1 1,1 Modell, wenn für einige Koeffizienten und eine weiße Rauschsequenz Der ARMA-Prozess ist stationär und invertierbar, wenn die definierenden Polynome und alle ihre Wurzeln außerhalb des Einheitskreises haben, Ihre absoluten Werte sind streng größer als 1 0 Es wird angenommen, dass das für die unregelmäßige Komponente angegebene ARMA-Modell stationär und invertierbar ist, dh die Koeffizienten der Polynome und sind so beschränkt, dass die Stationaritäts - und Invertierbarkeitsbedingungen erfüllt sind. Die unbekannten Koeffizienten dieser Polynome werden Teil des Modellparametervektors, der unter Verwendung der Daten geschätzt wird. Die Notation für eine eng verwandte Klasse von Modellen, autoregressive integrierte gleitende durchschnittliche ARIMA-Modelle, wird hier ebenfalls gegeben. Eine zufällige Sequenz folgt einem ARIMA p, d, q P, D, Q-Modell, wenn für einige nichtnegative Ganzzahlen und die differenzierte Reihe folgt einem ARMA p, q P, Q-Modell Die Ganzzahlen und werden als Nichtsaison - und saisonale differenzierende Aufträge bezeichnet. Sie können ARIMA-Modelle mit der DEPLAG-Anweisung angeben Angabe der differenzierenden Aufträge und unter Verwendung der IRREGULAR-Anweisung für die ARMA-Spezifikation Siehe Beispiel 34 8 für ein Beispiel von ARIMA 0,1,1 0,1,1 Modellspezifikation Brockwell und Davis 1991 können für weitere Informationen über ARIMA-Modelle konsultiert werden Können die Optionen der IRREGULAR-Anweisung verwenden, um das gewünschte ARMA-Modell anzugeben und gedruckte und grafische Ausgabe anzufordern. Ein paar Beispiele für die IRREGULAR-Anweisung werden als nächstes angegeben. Die folgende Anweisung gibt eine unregelmäßige Komponente an, die als ARMA-1,1-Prozess modelliert ist Anfragen, die ihre geglättete Schätzung verzeichneten. Die folgende Aussage spezifiziert ein ARMA 1,1 1,1-Modell Es behebt auch den Koeffizienten des zeitlich bewegten durchschnittlichen Polynoms erster Ordnung auf 0 1 Die anderen Koeffizienten und die weiße Rauschvarianz werden unter Verwendung der Daten geschätzt. Listet die Anfangswerte der Koeffizienten des nicht-seasonalen autoregressiven Polynoms auf. Garch Arma Modellauswahl. Ich muss die Modellspezifikation für ein ARMA-Modell mit garchset von Matlab setzen Ich kann dann keine MA 12 mit dieser Funktion definieren Der Fehler ist Moving-Average Polynom Muss invertierbar sein Ich habe nur wenige Informationen über die Verwendung dieses ARMA-Modells gefunden, Jeder hat Erfahrung ist so ökonometrisch Problem. Viel Dank, Hamad. Hamad schrieb in der Nachricht Hallo, ich muss die Modellspezifikation für ein ARMA-Modell mit dem Garchset von Matlab einstellen. Ich kann dann keine MA 12 mit dieser Funktion definieren Der Fehler ist Moving-Average Polynom muss invertierbar sein Ich habe nur wenige Informationen über die Verwendung gefunden Von diesem ARMA-Modell, Jeder hat Erfahrung ist ein solches ökonometrisches Problem Vielen Dank, Hamad. Hi Hamad, Ein ARMA-Prozess ist nur dann invertierbar, wenn die Wurzeln Nullen des gleitenden durchschnittlichen Polynoms außerhalb des Einheitskreises sind. Das bedeutet, dass du den ARMA-Prozess schreiben kannst Ein unendlicher AR-Prozess. Ich denke, wenn du die Wurzeln deines MA 12 Polynoms betrachtest, wirst du das Problem sehen. Wayne King schrieb in Nachricht hamad schrieb in Nachricht Hallo, ich muss die Modellspezifikation für ein ARMA-Modell mit Garchset von Matlab setzen Ich kann dann nicht definieren eine MA 12 mit dieser Funktion Der Fehler ist Moving-Durchschnitt Polynom muss invertierbar sein Ich habe gefunden Wenige Informationen über die Verwendung dieses ARMA-Modells, Jeder hat Erfahrung ist ein solches ökonometrisches Problem Vielen Dank, Hamad Hi Hamad, Ein ARMA-Prozess ist nur dann invertierbar, wenn die Wurzeln Nullen des gleitenden durchschnittlichen Polynoms außerhalb des Einheitskreises sind. Das bedeutet, dass man schreiben kann Der ARMA-Prozess als unendlicher AR-Prozess, denke ich, wenn du die Wurzeln deines MA 12 - Polynoms betrachtest, wirst du das Problem Wayne sehen. Danke für deine Antwort Ja, ich habe einen Weg gefunden, den MA-Koeffizienten einzustellen Wurzeln des Lag-Operators Ich entwickle einen Algorithmus für eine Modellauswahl für Arma-Garch im Moment Hast du irgendwelche Unterstützung in Bezug auf diese Probleme Hamad Hamad. Was ist eine Watchlist. Sie ​​können an Ihre Watch-Liste als Threads denken, die Sie Lesezeichen haben. Sie können Tags, Autoren, Threads und sogar Suchergebnisse zu Ihrer Watchlist hinzufügen. So können Sie ganz einfach die Themen verfolgen, die Sie interessiert haben. Um Ihre Merkliste anzuzeigen, klicken Sie auf den My Newsreader Link. To, um Artikel zu Ihrer Uhr hinzuzufügen Liste, klicken Sie auf die Add to Watch-Liste Link am unteren Rand jeder Seite. Wie füge ich ein Element zu meiner Watchlist hinzufügen. Um Suchkriterien zu Ihrer Watchlist hinzufügen, suchen Sie nach dem gewünschten Begriff in der Suchbox Klicken Sie auf die Add this Suche auf meine Watchlist Link auf der Suchergebnisseite. Sie können auch ein Tag zu Ihrer Watchlist hinzufügen, indem Sie nach dem Tag mit der Direktive Tag tagname wo tagname ist der Name des Tags, den Sie gerne sehen möchten. Um einen Autor hinzuzufügen Zu deiner Beobachtungsliste, gehe auf die Profilseite des Autors und klicke auf den Diesen Link zu meiner Merkliste hinzufügen Link oben auf der Seite Du kannst auch einen Autor zu deiner Beobachtungsliste hinzufügen, indem du zu einem Thread gehst, den der Autor geschrieben hat Zu und klicken Sie auf den Link hinzufügen zu meiner Beobachtungsliste Link Sie werden benachrichtigt, wann immer der Autor einen Beitrag macht. Um einen Faden zu deiner Beobachtungsliste hinzuzufügen, gehe auf die Thread-Seite und klicke auf den Füge diesen Thread zu meiner Watchlist hinzufügen Die Oberseite der Seite. About Newsgroups, Newsreader und MATLAB Central. Was sind Newsgroups. The Newsgroups sind ein weltweites Forum, das für alle offen ist Newsgroups werden verwendet, um eine riesige Palette von Themen zu diskutieren, machen Ankündigungen und Trade-Dateien. Diskussionen sind Threaded, oder gruppiert in einer Weise, die Ihnen erlaubt, eine gepostete Nachricht und alle ihre Antworten in chronologischer Reihenfolge zu lesen Dies macht es einfach, den Faden der Konversation zu folgen, und zu sehen, was bereits gesagt wurde, bevor Sie Ihre eigene Antwort oder Einen neuen Beitrag zu erstellen. Newsgroup Inhalt wird von Servern verteilt, die von verschiedenen Organisationen im Internet gehostet werden Nachrichten werden ausgetauscht und verwaltet mit Open-Standard-Protokollen Kein einziges Unternehmen besitzt die Newsgroups. Es gibt Tausende von Newsgroups, die jeweils ein einziges Thema oder einen Bereich von Interesse behandeln Der MATLAB Central Newsreader blickt und zeigt Nachrichten in der Newsgroup. Wie lese ich oder posten zu den Newsgroups. Sie können den integrierten Newsreader auf der MATLAB Central Website verwenden, um Nachrichten in dieser Newsgroup zu lesen und zu posten MATLAB Central wird von MathWorks. Messages gepostet Durch den MATLAB Central Newsreader werden von allen mit den Newsgroups gesehen, unabhängig davon, wie sie auf die Newsgroups zugreifen. Es gibt mehrere Vorteile bei der Verwendung von MATLAB Central. One Account Ihr MATLAB Central Konto ist an Ihr MathWorks Account gebunden für den einfachen Zugriff. Verwenden Sie die E-Mail Adresse von Ihre Wahl Der MATLAB Central Newsreader ermöglicht es Ihnen, eine alternative E-Mail-Adresse als Ihre Posting-Adresse zu definieren, Vermeidung von Unordnung in Ihrem primären Postfach und Reduzierung von spam. Spam Control Die meisten Newsgroup-Spam wird von der MATLAB Central Newsreader gefiltert. Tagging Messages können mit einem markiert werden Relevante Etikett von jedem signierten Benutzer Tags können als Schlüsselwörter verwendet werden, um bestimmte Dateien von Interesse zu finden, oder als eine Möglichkeit, Ihre Lesezeichen-Postings zu kategorisieren Sie können wählen, um anderen zu erlauben, Ihre Tags zu sehen, und Sie können andere Tags als ansehen oder suchen Gut wie die der Community im Großen Tagging bietet einen Weg, um sowohl die großen Trends und die kleineren, mehr obskure Ideen und Anwendungen zu sehen. Watch-Listen Einrichten von Watch-Listen können Sie über Updates, die auf Beiträge von Autor, Thread, Oder jede Suchvariable Ihre Watchlist Benachrichtigungen können per E-Mail täglich verdaut oder sofort, in My Newsreader angezeigt oder per RSS-Feed gesendet werden. Andere Möglichkeiten, um auf die Newsgroups zugreifen. Verwenden Sie einen Newsreader über Ihre Schule, Arbeitgeber oder Internet Service Provider. Bezahlen Sie für Newsgroup-Zugang von einem kommerziellen Anbieter. Verwenden Sie Google Groups. Bietet einen Newsreader mit Zugriff auf die Newsgroup. Run dein eigener Server Für typische Anleitungen siehe. Wählen Sie Ihr Land. Wenn Sie nicht-seasonal ARIMA Fehler angeben, dann sind die Eigenschaften D und Q die Eingaben D und q. Property P p D, die Ist der Grad der Verbindung, nicht-seasonal autoregressives Polynom Mit anderen Worten, P ist der Grad des Produkts des nicht-sezessiven autoregressiven Polynoms, a L und des nicht-seasonalen Integrationspolynoms 1 L D. Die Werte der Eigenschaften P und Q geben an, wieviele Vorabtastung Beobachtungen, die die Software benötigt, um die Zeitreihen zu initialisieren. Sie können die Eigenschaften von Mdl mithilfe der Punktnotation ändern. Zum Beispiel setzt 0 5 die Innovationsvarianz auf 0 5. Für maximale Flexibilität bei der Angabe eines Regressionsmodells mit ARIMA-Fehlern verwenden Sie das Namenswertpaar Argumente, um beispielsweise jeden der autoregressiven Parameter auf einen Wert zu setzen oder multiplikative saisonale Begriffe anzugeben. Zum Beispiel definiert Mdl regarIMA AR ein Regressionsmodell mit AR 2 - Fehlern und die Koeffizienten sind 1 0 2 und 2 2 1.Specify regARIMA-Modelle mit Name-Value-Pair-Argumenten. Sie können nur die nicht-sezessionalen autoregressiven und gleitenden durchschnittlichen Polynom-Grade und nicht-seasonalen Integrationsgrad mit der Kurzschrift Notation regARIMA p, D, q Einige Aufgaben, wie Prognose und Simulation, erfordern Sie Werte für Parameter angeben Sie können keine Parameterwerte mit Kurzschrift angeben. Für maximale Flexibilität verwenden Sie Namenswertpaarargumente, um Regressionsmodelle mit ARIMA-Fehlern festzulegen. Das nicht-seasonale ARIMA-Fehlermodell könnte die folgenden Polynome enthalten. Der Grad der Nicht-Seasonal-Integrationspolynom beträgt 1 L D. Die folgende Tabelle enthält die Namenswertpaar-Argumente, die Sie verwenden, um das ARIMA-Fehlermodell zu identifizieren, dh ein Regressionsmodell mit ARIMA-Fehlern, aber ohne eine Regressionskomponente und intercept. ytuta L 1 LD b L t. To setzen Gleichheitsbeschränkungen für die AR-Koeffizienten Um beispielsweise die AR-Koeffizienten im ARIMA-Fehlermodell ut 0 8 ut 1 0 2 ut 2 t anzugeben, müssen Sie die Nicht-Null-Elemente von AR angeben. Wenn die Nicht-Null-Koeffizienten auf nicht aufeinanderfolgenden Verzögerungen liegen, geben Sie die entsprechenden Felder an Verzögert die Verwendung von ARLags. Die Koeffizienten müssen einem stabilen AR-Polynom entsprechen. Lags, die ungleichen, nicht-seasonalen AR-Koeffizienten entsprechen. ARLags ist keine Modell-Eigenschaft Verwenden Sie dieses Argument als eine Verknüpfung für die Angabe von AR, wenn die ungleichen AR-Koeffizienten nicht aufeinanderfolgenden Verzögerungen entsprechen. Um ungleiche AR-Koeffizienten an den Verzögerungen 1 und 12 anzugeben, z. B. uta 1 ut 1 a 2 ut 12 t spezifizieren ARLags, 1,12.Use AR und ARLags zusammen, um bekannte ungleiche AR-Koeffizienten bei nicht aufeinanderfolgenden Verzögerungen anzugeben AR 12 Fehlermodell mit einem 1 0 6 und einem 12 0 3, dann geben Sie AR,, ARLags, 1,12Degree of nonseasonal differencing, D. um einen Grad von Nicht-Seasonal differencing größer als null anzugeben. Zum Beispiel, um einen Grad anzugeben Von differencing, spezifizieren D, 1.By default, D hat Wert 0 bedeutet keine nonseasonal Integration. Distribution des Innovationsprozesses, t. Verwenden Sie dieses Argument, um eine Student st Verteilung zu definieren Standardmäßig ist die Innovationsverteilung Gaussian Zum Beispiel zu spezifizieren Bei Verteilung mit unbekannten Freiheitsgraden, spezifizieren Verteilung, t. To bei Innovationsverteilung mit bekannten Freiheitsgraden angeben, zuordnen Verteilung eine Struktur mit Feldern Name und DoF Zum Beispiel für die Verteilung mit neun Freiheitsgraden, geben Sie Verteilung, struct Name an , T, DoF, 9. Um Gleichheitsbeschränkungen für die MA-Koeffizienten festzulegen Um zum Beispiel die MA-Koeffizienten im ARIMA-Fehlermodell anzugeben, utt 0 5 t 1 0 2 t 2 spezifizieren MA. Sie müssen nur die Nicht-Null-Elemente von MA angeben Wenn die ungleichen Koeffizienten auf nicht aufeinanderfolgenden Verzögerungen liegen, geben Sie die entsprechenden Verzögerungen mit MALags an. Die Koeffizienten müssen einem invertierbaren MA-Polynom entsprechen. Tags, die den ungleichen, nicht-seasonalen MA-Koeffizienten entsprechen. MALags ist keine Modelleigenschaft. Verwenden Sie dieses Argument als eine Verknüpfung zum Spezifizieren MA, wenn die ungleichen MA-Koeffizienten nicht aufeinanderfolgenden Verzögerungen entsprechen, um z. B. die Nichtkoeffizienten von MA-Koeffizienten an den Verzögerungen 1 und 4 anzugeben, z. B. die MALTEN, 1,4.Geben Sie MA und MALags zusammen, um die bekannten Koeffizienten von keinem Jahr anzugeben Bei nicht aufeinanderfolgenden Verzögerungen Wenn zum Beispiel in dem gegebenen MA 4 Fehlermodell b 1 0 5 und b 4 0 2 MA, MALags, 1,4 angeben, um Gleichheitsbeschränkungen für 2 einzustellen, z. B. für ein ARIMA-Fehlermodell mit bekannten Innovationsvarianz 0 1, Variance angeben, 0 1 Standardmäßig hat Variance den Wert NaN. Verwenden Sie die Namen-Wert-Paar-Argumente in der folgenden Tabelle in Verbindung mit denen in Name-Wert-Paar-Argumente für Nicht-Seasonal-ARIMA-Fehlermodelle, um die Regressionskomponenten von Das Regressionsmodell mit ARIMA error. ytc X tuta L 1 LD b L t. Name-Wert Paaren Argumente für die Regressionskomponente des RegARIMA-Modells. Um Gleichstellungsbeschränkungen für die saisonalen AR-Koeffizienten festzulegen. Bei SARLags, um die Verzögerungen des Ungeordneten anzugeben Saisonale AR-Koeffizienten Geben Sie die Verzögerungen an, die mit den saisonalen Polynomen in der Periodizität der beobachteten Daten verbunden sind, z. B. 4, 8 für vierteljährliche Daten oder 12, 24 für monatliche Daten und nicht als Vielfache der Saisonalität zB 1, 2 Das ARIMA-Fehlermodell 1 0 8 L 1 0 2 L 12 utt spezifizieren AR, 0 8, SAR, 0 2, SARLags, 12.Die Koeffizienten müssen einem stabilen saisonalen AR-Polynom entsprechen. Tags, die nicht saisonalen AR-Koeffizienten entsprechen Periodizität der Antworten. SARLags ist keine Modell-Eigenschaft. Verwenden Sie dieses Argument bei der Angabe von SAR, um die Verzögerungen der ungleichen saisonalen AR-Koeffizienten anzuzeigen. Zum Beispiel, um das ARIMA-Fehlermodell anzugeben 1 a 1 L 1 A 12 L 12 utt spezifizieren ARLags, 1, SARLags, 12. Um die Gleichheitsbeschränkungen für die saisonalen MA-Koeffizienten festzulegen. Verwenden Sie SMALags, um die Verzögerungen der nicht-saisonalen MA-Koeffizienten anzugeben. Geben Sie die Verzögerungen an, die mit den saisonalen Polynomen in der Periodizität der beobachteten Daten verbunden sind, z. B. 4, 8 für vierteljährliche Daten , Oder 12, 24 für monatliche Daten und nicht als Vielfache der Saisonalität zB 1, 2 Zum Beispiel zur Angabe des ARIMA-Fehlermodells ut 1 0 6 L 1 0 2 L 4 t spezifizieren MA, 0 6, SMA, 0 2 , SMALags, 4.Die Koeffizienten müssen einem invertierbaren saisonalen MA-Polynom entsprechen. Tags, die den ungleichen saisonalen MA-Koeffizienten entsprechen, in der Periodizität der responses. SMALags ist keine Modelleigenschaft. Verwenden Sie dieses Argument, wenn Sie SMA angeben, um die Verzögerungen anzuzeigen Die ungleichen saisonalen MA-Koeffizienten Zum Beispiel, um das Modell zu spezifizieren 1 1 1 1 1 2 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 5 6 7 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 S 1 L s Zum Beispiel, um die Periodizität für die saisonale Integration von vierteljährlichen Daten festzulegen, spezifizieren Saisonalität, 4.By Standard, Saisonalität hat Wert 0 bedeutet keine Periodizität noch saisonale Integration. Wählen Sie Ihr Land.