Howtosignalprocessing
- À quoi servent les modèles Arma pour?
- Pourquoi les modèles ARMA pourraient-ils être considérés comme particulièrement utiles pour les séries chronologiques financières?
- Quel modèle ARMA est le meilleur?
- Qu'est-ce qu'Arma signifie réellement pour un échantillon de séries chronologiques?
À quoi servent les modèles Arma pour?
Les modèles d'autorégression et de moyenne mobile (ARMA) sont utilisés dans l'analyse des séries chronologiques pour décrire les séries chronologiques stationnaires . Ces modèles représentent des séries chronologiques générées en passant du bruit blanc à travers un filtre linéaire récursif et non réursif, consécutivement .
Pourquoi les modèles ARMA pourraient-ils être considérés comme particulièrement utiles pour les séries chronologiques financières?
Les modèles ARMA sont particulièrement utiles pour les séries financières en raison de leur flexibilité. Ils sont assez simples à estimer, peuvent souvent produire des prévisions raisonnables et, surtout, ils ne nécessitent aucune connaissance des variables structurelles qui pourraient être nécessaires pour une analyse économétrique plus «traditionnelle».
Quel modèle ARMA est le meilleur?
Pour sélectionner le meilleur modèle Arima, les données divisées en deux périodes, à savoir. Période d'estimation et période de validation. Le modèle pour lequel les valeurs des critères sont les plus petites sont considérées comme le meilleur modèle. Par conséquent, Arima (2, 1 et 2) se trouve comme le meilleur modèle pour prévoir la série de données SPL.
Qu'est-ce qu'Arma signifie réellement pour un échantillon de séries chronologiques?
Dans l'analyse statistique des séries chronologiques, les modèles autorégressifs-mouvement (ARMA) fournissent une description parcimonieuse d'un processus stochastique (faiblement) stationnaire en termes de deux polynômes, un pour l'autorégression (AR) et la seconde pour la moyenne mobile ( Ma).
