Анализ временных рядов: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 9: Строка 9:


где i — индекс объекта, t — индекс времени, <math>\alpha_i</math> — индивидуальные эффекты.
где i — индекс объекта, t — индекс времени, <math>\alpha_i</math> — индивидуальные эффекты.
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>

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]