Анализ временных рядов: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 3: | Строка 3: | ||
|Field_of_knowledge=Социология, Экономика, Статистика | |Field_of_knowledge=Социология, Экономика, Статистика | ||
}} | }} | ||
ARMA(p,q) модель представляется как: | ARMA(p,q) модель представляется как: | ||
| Строка 12: | Строка 11: | ||
Для нестационарных временных рядов применяется | Для нестационарных временных рядов применяется '''концепция коинтеграции''', введенная Клайвом Грейнджером. Модель коррекции ошибок (ECM): | ||
<math>\Delta Y_t = \alpha (Y_{t-1} - \beta X_{t-1}) + \gamma \Delta X_t + \varepsilon_t</math> | <math>\Delta Y_t = \alpha (Y_{t-1} - \beta X_{t-1}) + \gamma \Delta X_t + \varepsilon_t</math> | ||
Версия от 12:01, 1 сентября 2025
| Описание | Анализ временных рядов — совокупность математико-статистических методов для выявления структуры временных рядов и их прогнозирования. |
|---|---|
| Область знаний | Социология, Экономика, Статистика |
| Авторы | |
| Поясняющее видео | |
| Близкие понятия | |
| Среды и средства для освоения понятия |
ARMA(p,q) модель представляется как:
[math]\displaystyle{ X_t = \phi_1 X_{t-1} + \ldots + \phi_p X_{t-p} + \varepsilon_t + \theta_1 \varepsilon_{t-1} + \ldots + \theta_q \varepsilon_{t-q} }[/math]
где i — индекс объекта, t — индекс времени, [math]\displaystyle{ \alpha_i }[/math] — индивидуальные эффекты.
Для нестационарных временных рядов применяется концепция коинтеграции, введенная Клайвом Грейнджером. Модель коррекции ошибок (ECM):
[math]\displaystyle{ \Delta Y_t = \alpha (Y_{t-1} - \beta X_{t-1}) + \gamma \Delta X_t + \varepsilon_t }[/math]
