Авторегрессионная модель

Что такое авторегрессионная модель?

Авторегрессионная модель — это процесс, используемый для прогнозирования будущего на основе накопленных данных из прошлого. Это возможно, потому что между ними существует корреляция. Такая модель может представлять любую случайную процедуру, где результат зависит от любых предыдущих значений.

Эта модель часто используется для прогнозирования будущей тенденции цен на акции путем анализа прошлых результатов. Таким образом, предполагается, что будущий результат будет аналогичен предыдущим годам. Однако это допустимо только иногда, потому что из-за непрерывных глобальных технологических и экономических изменений нет никакой гарантии, что будущее будет отражать прошлое.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Оглавление

Что такое авторегрессионная модель?

Авторегрессионная модель — это метод прогнозирования будущего на основе прошлых значений.
Он предполагает, что прошлые и будущие данные идеально коррелируют и что прошлое будет точно отражать будущее.
Модель помогает в расчете будущих цен на акции с использованием анализа цен на основе прошлых данных.
Эта модель не является надежным источником информации, поскольку из-за непрерывных экономических и технологических изменений во всем мире трудно предположить, что прошлое будет точно отражать будущее.

Объяснение авторегрессионной модели

Модель авторегрессии (AR) предсказывает будущее на основе прошлых данных или информации. Это помогает в прогнозировании цен на акции, исходя из предположения, что цены прошлых лет будут действительно отражать конец.

В авторегрессионной модели временной ряд рассчитывается на основе корреляции прошлых и будущих данных. Таким образом, это статистический метод для любого фундаментального или технического анализа. Но недостатком этой модели является предположение, что все силы или факторы, влиявшие на прошлые результаты, останутся прежними, что нереально, поскольку изменения неизбежны во всех областях. Из-за бесконечных инноваций происходит быстрая трансформация.

Например, векторная авторегрессионная модель состоит из нескольких переменных, которые пытаются сопоставить текущие значения переменной с ее прошлыми значениями и прошлыми данными системы о других переменных. Таким образом, это многомерная модель. Если модель AR является одномерной, невозможно получить двусторонний результат между переменными.

Использование авторегрессионного процесса для составления прогнозов имеет большое значение. Однако эти модели также являются стохастическими, то есть в них присутствует элемент неопределенности. Любые непредвиденные обстоятельства или внезапные изменения и сдвиги в экономике существенно повлияют на результат будущих значений, что означает, что результат никогда не будет точным. Тем не менее, можно получить максимально близкий результат.

Авторегрессионная модель первого порядка предполагает, что непосредственно предыдущее значение определяет текущее значение. Однако могут быть случаи, когда текущее значение будет зависеть от двух предыдущих значений. Таким образом, в авторегрессионной модели временные ряды играют важную роль и используются в зависимости от ситуации и желаемого результата.

Формула

Давайте попробуем понять уравнение авторегрессионной модели как указано ниже:

В этой модели некоторые конкретные значения Хт служить переменными. У них есть запаздывающие значения, что означает, что прошлый или текущий результат повлияет на будущие результаты.

Уравнение авторегрессионной модели, обозначенное AR(p), приведено ниже:

Xt = C + ϕ1Xt-1 + ϵt

где,

Xt-1 = значение X за предыдущий год/месяц/неделю. Если «t» — текущий год, то «t-1» будет последним.
ф1 = коэффициент, на который мы умножаем Хт-1. Значение ϕ1 всегда будет 1 или -1.
ϵт = Разница между периодом т значение и правильное значение (ϵt = yt – ŷt)
п = Порядок. Таким образом, АР (1) является авторегрессионной моделью первого порядка. Второй и третий порядок будут AR (2) и AR (3) соответственно.

Примерс

Здесь мы рассмотрим несколько примеров, чтобы понять концепцию.

Пример №1

Джон — инвестор на фондовом рынке. Он анализирует акции на основе прошлых данных, связанных с производительностью компании и статистикой. Джон считает, что динамика акций в предыдущие годы сильно коррелирует с будущими, что полезно для принятия инвестиционных решений.

Он использует авторегрессионную модель с ценовыми данными за предыдущие пять лет. Результат дает ему оценку будущих цен в зависимости от предположения, что продавцы и покупатели следят за движениями рынка и соответственно принимают инвестиционные решения.

Пример #2

Концепция моделей дополненной реальности получила важность в сфере информационных технологий. Google предложил модели авторегрессионной диффузии (ARDM), которые охватывают и обобщают модели, зависящие от любого расположения данных. Можно обучить модель для достижения любого желаемого результата. Таким образом, этот метод будет генерировать результаты при любом порядке.

Пример №3

Авторегрессия процесс может быть полезен в ветеринарии; также основное внимание уделяется возникновению заболевания с течением времени. В этом случае основным источником информации являются системы, используемые для мониторинга и отслеживания деталей болезней животных. Эти данные анализируются и сопоставляются с использованием модели, чтобы понять возможность возникновения любого заболевания. Однако эта модель имеет ограниченное применение в ветеринарии из-за ограниченной доступности данных и необходимости полезного программного обеспечения для получения наилучших результатов.

Модель авторегрессии против скользящей средней

Авторегрессионная модель — это метод предсказания будущего на основе прошлой информации. Напротив, скользящее среднее анализирует данные, вычисляя серию средних значений из большого набора данных. Однако разница между ними заключается в следующем:

Авторегрессионная модельСкользящее среднееИспользование прошлых данных в качестве входных данных. Использование прошлых ошибок в качестве входных данных. Различные временные интервалы влияют на время. Некоторые внешние факторы влияют на период. Он вычисляет регрессию прошлых временных рядов. Он вычисляет остатки или ошибки прошлых временных рядов. Он помещает данные из предыдущего времени в уравнение регрессии, чтобы получить следующее значение. Он утверждает, что следующее значение будет средним значением всех прошлых значений. Корреляция между объектами временного ряда уменьшается по мере увеличения временного разрыва. Корреляция между объектами временного ряда в разные моменты времени равна нулю.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Стационарны ли авторегрессионные модели?

В зависимости от конкретных параметров модель AR может быть стационарной или нестационарной. Например, если речь идет о модели первого порядка, где p = 1, если коэффициент меньше единицы, то модель будет стационарной; в противном случае он нестационарен.

2. Как интерпретировать авторегрессионную модель?

Модель AR используется для прогнозирования будущего с использованием прошлых данных. Модель предполагает, что прошлые ценности будут отражать будущее. Например, если мы посмотрим на уравнение Xt = C + ϕ1Xt-1 + ϵt,то модель можно интерпретировать как значение периода Yt, равное части ϕ1 предыдущего периода Xt-1 плюс непредсказуемый шок ϵт.

3. Как использовать векторная авторегрессионная модель?

Эта модель полезна, когда несколько временных рядов могут влиять друг на друга. Их можно назвать двунаправленными и многовариантными, и они вносят свой вклад в естественные науки и экономику. Например, он помогает оценить любые экономические отношения, такие как влияние ВВП и учетной ставки страны друг на друга. Это также ценно для финансов и исследований в области здравоохранения.

Авторегрессионная модель

Что такое авторегрессионная модель?