Gleitender Durchschnittlicher Modell Matlab Code

Um Autoregressive Modell zu generieren, haben wir den Befehl aryule () und wir können auch FilterEstimating AR Modell verwenden. Aber wie kann ich generieren MA-Modell Zum Beispiel kann jemand bitte zeigen, wie MA (20) - Modell zu generieren Ich konnte nicht finden, jede geeignete Technik, dies zu tun. Das Rauschen wird aus einer nichtlinearen Abbildung erzeugt. Das MA-Modell wird also über epsilon-Terme zurückgehen. Q1: Wird äußerst hilfreich, wenn der Code und die Funktionsform eines MA-Modells vorzugsweise MA (20) mit dem obigen Rauschmodell gezeigt wird. Q2: Dies ist, wie ich generiert eine AR (20) mit zufälligen Rauschen aber nicht wissen, wie die oben genannte Gleichung als das Rauschen anstelle der Verwendung von rand für beide MA und AR angefragt Aug 15 14 um 17:30 Mein Problem ist die Verwendung von Filter. Ich bin nicht vertraut mit Transfer-Funktion Konzept, aber Sie erwähnt, dass Zähler B39s sind die MA-Koeffizienten, so dass die B sollten die 20 Elemente und nicht A39s. Next, let39s sagen, das Modell hat einen Schnittpunkt von 0,5, können Sie bitte zeigen, mit dem Code, wie ich ein MA-Modell mit 0,5 Intercept erstellen können (wie man das Intercept in den Filter () und mit dem in meiner Frage definierten Frage bitte zu nennen Danke (B, a, X) filtert die Daten im Vektor X mit dem Filter, der durch den Zählerkoeffizientenvektor beschrieben wird, mit dem Filter, der die Zweifel über die Verwendung des Filters gelöst hat B und den Nennerkoeffizientenvektor a. Wenn a (1) ungleich 1 ist, filtert der Filter die Filterkoeffizienten durch a (1). Wenn a (1) gleich 0 ist, gibt der Filter ein error. quot (mathworkshelpmatlabreffilter. html) zurück Der Problembereich, wie ich don39t verstehen, wie man die a, b (Filterkoeffizienten), wenn es ein Intercept von sagen, 0,5 oder Intercept von 1.Could bitte zeigen Sie ein Beispiel von MA mit Filter und ein Non-Null-Intercept mit dem Eingang Die ich in der Question ndash erwähnt habe SKM Aug 19 14 um 17: 45 Ich habe eine Matrix Zeitreihen-Daten für 8 Variablen mit etwa 2500 Punkten (10 Jahre mon-fri) und möchte die Mittelwert, Varianz, Schiefe und Kurtosis zu berechnen Auf gleitender Basis. Lets sagen Frames 100 252 504 756 - Ich möchte die vier Funktionen oben auf über jedem der (Zeit-) Frames, auf einer täglichen Basis zu berechnen, so dass die Rückkehr für Tag 300 in dem Fall mit 100 Tag Frame, wäre Mittelwert Varianz Schiefe Kurtosis aus dem Zeitraum day201-day300 (100 Tage insgesamt). und so weiter. Ich weiß, das bedeutet, ich würde ein Array-Ausgang, und die erste Frame-Anzahl von Tagen wäre NaNs, aber ich kann nicht herausfinden, die erforderliche Indizierung, um diese getan. Jul 23, 2010, 10:31:25 pm »Dies ist eine interessante Frage, weil ich denke, die optimale Lösung ist anders für den Mittelwert, als es für die anderen Beispiel Statistiken ist. Ive lieferte ein Simulationsbeispiel unten, dass Sie durcharbeiten können. Zuerst wählen Sie einige beliebige Parameter und simulieren einige Daten: Für den Mittelwert verwenden Sie Filter, um einen gleitenden Durchschnitt zu erhalten: Ich hatte ursprünglich gedacht, dieses Problem mit conv wie folgt zu lösen: Aber wie PhilGoddard in den Kommentaren darauf hinwies, vermeidet der Filteransatz die Notwendigkeit für die Schleife. Beachten Sie auch, dass Ive gewählt, um die Termine in der Ausgangsmatrix entsprechen die Daten in X so in späteren Arbeit können Sie die gleichen Indizes für beide verwenden. Somit werden die ersten WindowLength-1-Beobachtungen in MeanMA nan sein. Für die Varianz, kann ich nicht sehen, wie man entweder Filter oder conv oder sogar eine laufende Summe verwenden, um die Dinge effizienter zu machen, so dass ich stattdessen die Berechnung manuell bei jeder Iteration: Wir könnten etwas beschleunigen, indem wir die Tatsache, dass wir bereits haben Berechnet den durchschnittlichen gleitenden Durchschnitt. Ersetzen Sie einfach die innerhalb der Schleife Linie in der oben mit: Allerdings bezweifle ich, dies wird viel Unterschied machen. Wenn jemand eine schlaue Weise sehen kann, um Filter oder conv zu verwenden, um die sich bewegende Fensterabweichung zu erhalten, ist sehr interessiert, sie zu sehen. Ich lasse den Fall der Schiefe und Kurtosis auf die OP, da sie im Wesentlichen genau das gleiche wie das Varianzbeispiel sind, aber mit der entsprechenden Funktion. Ein letzter Punkt: Wenn Sie die oben in eine allgemeine Funktion konvertiert wurden, könnten Sie in eine anonyme Funktion als eines der Argumente übergeben, dann hätten Sie eine gleitende durchschnittliche Routine, die für willkürliche Auswahl von Transformationen funktioniert. Endpunkt, Endpunkt: Für eine Sequenz von Fensterlängen, einfach Schleife über den gesamten Code-Block für jede Fensterlänge. Ja, die Filterfunktion ist zwar besser für den Mittelwert - aber das wollte ich für mehrere verschiedene Funktionen tun, nicht nur für den Mittelwert. Nur meine Antwort geschrieben, weil es für mich gearbeitet und ich dachte, es könnte jemand anderem zu helfen. Ndash Dexter Morgan Apr 15 14 um 12: 40Dokumentation arima class Beschreibung arima erstellt Modellobjekte für stationäre oder unit root nichtstationäre lineare Zeitreihenmodelle. Dies schließt einen gleitenden Durchschnitt (MA), autoregressive (AR), gemischte autoregressive und gleitende Mittelwerte (ARMA), integrierte (ARIMA), multiplikative saisonale und lineare Zeitreihenmodelle mit einer Regressionskomponente (ARIMAX) ein. Geben Sie Modelle mit bekannten Koeffizienten an, schätzen Sie Koeffizienten mit Daten unter Verwendung von Schätzungen. Oder simulieren Modelle mit simulieren. Standardmäßig ist die Varianz der Innovationen ein positiver Skalar, Sie können jedoch jedes unterstützte bedingte Varianzmodell, wie z. B. ein GARCH-Modell, angeben. Konstruktion Mdl arima erzeugt ein ARIMA-Modell von Grad Null. Mdl arima (p, D, q) erzeugt ein nicht seasonales lineares Zeitreihenmodell mit autoregressivem Grad p. Differenzgrad D. und gleitender Mittelwert q. Mdl arima (Name, Wert) erzeugt ein lineares Zeitreihenmodell mit zusätzlichen Optionen, die durch ein oder mehrere Name-, Wertpaar-Argumente angegeben werden. Name ist der Eigenschaftsname und Wert ist der entsprechende Wert. Name muss innerhalb von einfachen Anführungszeichen () stehen. Sie können mehrere Name-Wert-Paar-Argumente in beliebiger Reihenfolge als Name1, Value1 angeben. NameN, WertN. Eingabeargumente Hinweis: Sie können diese Argumente nur für Nicht-Grundmodelle verwenden. Verwenden Sie für saisonale Modelle die Syntax name-value. Definitionen Lag Operator Der Lag-Operator L ist definiert als L i y t y t x2212 i. Sie können Lag-Operator-Polynome mit ihnen zu kondensieren die Notation und lösen lineare Differenzgleichungen. Die Verzögerungsoperatorpolynome in den linearen Zeitreihenmodelldefinitionen sind: x03D5 (L) 1 x2212 x03D5 L x2212 x03D5 2L2 x2212. X2212 x03D5 pLp. Die das autoregressive Polynom des Grades p ist. X03B8 (L) 1 x03B8L x03B82L2. X03B8 q L q. Die das q-gleitende Durchschnittspolynom ist. X03A6 (L) 1 x2212 x03A6 p1Lp1 x2212 x03A6p2Lp2 x2212. X2212 x03A6 psL ps. Das ist der Grad p s saisonale autoregressive Polynom. X0398 (L) 1 x 0,398 q 1 L q 1 x 0,398 q 2 L q 2. X0398 q s L q s. Die der Grad q s saisonal gleitenden Durchschnitt Polynom ist. Anmerkung: Die Grade der Verzögerungsoperatoren in den saisonalen Polynomen 934 (L) und 920 (L) entsprechen nicht denen von Box und Jenkins 1. Die Econometrics Toolboxx2122 behandelt also nicht p 1 s. P 2 2s. P s c p s und q 1 s. Q 2 2s. Q s c q s wobei c p und c q positive ganze Zahlen sind. Die Software ist flexibel, da Sie die Verzögerungsoperator-Grade angeben können. Siehe Multiplikative ARIMA-Modellspezifikationen. Lineares Zeitreihenmodell Ein lineares Zeitreihenmodell für das Antwortverfahren yt und Innovationen 949 t ist ein stochastisches Verfahren, das die Form ytc x03D5 1 yt x2212 1 x 2026 x03D5 pyt x2212 p x03B5 t x03B8 1 x03B5 t x2212 1 x2026 x03B8 q x03B5 t x2212 aufweist Q. In der Bed-Operator-Notation ist dieses Modell x03D5 (L) y t c x03B8 (L) x03B5t. Das allgemeine Zeitreihenmodell, das differenzierende, multiplikative Saisonalität und saisonale Differenzierung beinhaltet, ist x03D5 (L) (1 x 2212 L) D x03A6 (L) (1 x 2212 Ls) D sytc x03B8 (L) x0398 (L) x03B5t . Die Koeffizienten der nicht saisonalen und saisonalen autoregressiven Polynome x03D5 (L) und x03A6 (L) entsprechen AR und SAR. beziehungsweise. Die Grade dieser Polynome sind p und ps. In ähnlicher Weise entsprechen die Koeffizienten der Polynome x03B8 (L) und x0398 (L) MA und SMA. Die Grade dieser Polynome sind q und q s. beziehungsweise. Die Polynome (1 × 2212 L) D und (1 × 2212 L s) D s weisen einen Grad der nicht-saisonalen und saisonalen Integration D und D s auf. beziehungsweise. Beachten Sie, dass s entspricht Modell Eigenschaft Saisonalität. D s ist 1, wenn Seasonality von Null verschieden ist, und es ist 0 sonst. Das heißt, dass die Software die saisonale Differenzierung erster Ordnung anwendet, wenn Seasonality 8805 1 ist. Die Modell-Eigenschaft Q ist gleich q q s. Sie können dieses Modell erweitern, indem Sie eine Matrix von Prädiktor-Daten. Einzelheiten siehe ARIMA-Modell mit exogenen Kovariaten. Stationaritätsanforderungen x03D5 (L) y t c x03B8 (L) x03B5t. Wobei 949 t Mittelwert 0, Varianz 963 2 aufweist. Und C o v (x03B5 t. X03B5 s) 0 für t 8800 s. Ist stationär, wenn der erwartete Wert, die Varianz und die Kovarianz zwischen den Elementen der Reihe unabhängig von der Zeit sind. Zum Beispiel ist das MA (q) - Modell mit c 0. Ist für jedes q x003C x221E stationär, weil E (yt) x03B8 (L) 0 0. V ar (yt) x03C3 2 x2211 i 1 q x03B8 i 2. und C ov (y t. Yt x2212 s) sind frei von t für Alle Zeitpunkte 1. Die Zeitreihe x007B y t t 1. T x007D ist ein Einheitswurzelprozess, wenn sein Erwartungswert, seine Varianz oder Kovarianz mit der Zeit wächst. Anschließend ist die Zeitreihe nicht stationär. Literaturstellen 1 Box, G. E. P. G. M. Jenkins und G. C. Reinsel. Zeitreihenanalyse: Prognose und Kontrolle. 3. Aufl. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1994. 2 Enders, W. Angewandte ökonometrische Zeitreihen. Hoboken, NJ: John Wiley amp Sons, Inc. 1995. Wählen Sie Ihr Land