Arma representação média móvel

ECON217HWARMA - 7. Encontre a média móvel. ECON217HWARMA 1. Se uma série de tempo é covariância estacionária, o que sabemos sobre E (X t) e COV (X t. X tk) para t 1. T e k 0, 1, 2. 2. Se é um ruído branco Para o t 1. T e k 0, 1, 2. 3. Defina e compare a função de autocorrelação ea função de autocorrelação parcial de Uma série de tempo estacionária. 4. Suponha que Y t segue Y t phi Y t-1 epsilon t epsilon t WN (0 sigma 2). uma. Indique a (s) suposição (ões) sobre phi que fará estacionária. B. Assumindo é estacionário. Encontre a função de autocorrelação e a função de autocorrelação parcial. 5. Suponha que Y t segue Y t epsilon t theta epsilon t-1 epsilon t WN (0, sigma 2). uma. Indique a (s) suposição (ões) que fará estacionária. B. Encontre a função de autocorrelação de. C. Anote a função de autocorrelação parcial de. 6. Considere um registro de séries temporais. Discuta como você especificaria um modelo de série de tempo usando a abordagem Box-Jenkins em três etapas e a abordagem de critério de informação. Este é o fim da pré-visualização. Inscreva-se para acessar o restante do documento. Pré-visualização de texto não formatado: 7. Encontre a representação da média móvel, a resposta ao impulso ea previsão de cada um dos seguintes processos: a) (1-L) Y t t. B) (1-L) Y t t. C) Yt (1 L) t. E d) Yt (1 L) t. 8. Considere o processo autorregressivo de segunda ordem y t a a 2 y t-2 t, onde a 2 amplt 1. a. Encontrar: i. E t-2 y t ii. E t-1 y t iii. E t y t 2 iv. Cov (y t. Y t-1) v. Cov (y t. Y t-2) vi. As autocorrelações parciais 11 e 22 b. Encontre a função de resposta ao impulso. Dado y t-2. Traçar os efeitos sobre um choque t na seqüência. C. Determine a função de previsão: E t y t s. O erro de previsão) (set é a diferença entre yts e E tyt s Derivar o correlograma da seqüência Sugestão: Find E t) (se t. Var) (se t. E) () (jsese E ttt para j 0 Ver o Documento Completo Clique para editar o documento detalhes Representação média em média de aproximações autorregressivas Peter Bhlmann 1 Departamento de Estatística, Universidade da Califórnia, Evans Hall, Berkeley, CA 94720, EUA Disponível on-line 5 de abril de 2000. Resumo Estudamos as propriedades de uma representação MA () de uma aproximação autorregressiva para um processo estacionário de valor real, ao fazermos uma extensão do teorema de Wieners na configuração de aproximação determinística. Quando tratamos de dados, Podemos usar este novo resultado chave para obter uma visão sobre a estrutura de MA () - representações de modelos auto-regressivos ajustados onde a ordem aumenta com o tamanho da amostra. No particular, damos um limite uniforme para estimar os coeficientes de média móvel através de aproximação autorregressiva Sendo uniforme em todos os inteiros. Palavras-chave AR () Causal Análise complexa Função de resposta ao impulso Invertible Processo linear MA () Mistura Série temporal Função de transferência Processo estacionário Referências An et al. 1982 H.-Z. A. Z.-G Chen. E. J. Hannan Autocorrelação, auto-regressão e aproximação autorregressiva Ann. Estatista Volume 10, 1982. pp. 926936 Corr: H.-Z. A. Z.-G Chen. E. J. Hannan Autocorrelação, auto-regressão e aproximação autorregressiva Ann. Estatista Volume 11. 1982. p. 1018 Berk, 1974 K. N. Berk Estimativas espectrais auto-regressivas consistentes Ann. Estatista Volume 2. 1974. pp. 489502 Bhansali, 1989 R. J. Bhansali Estimativa da representação da média móvel de um processo estacionário pelo modelo autorregressivo J. Time Series Anal. Volume 10. 1989. pp. 215232 Bhansali, 1992 R. J. Bhansali Estimativa autorregressiva do erro quadrático médio de predição e uma medida R 2: uma aplicação New Directions in Time Series Analysis. D. Brillinger. P. Caines. J. Geweke. E. Parzen. M. Rosenblatt. SENHORA. Taqqu. 1992. Springer, Nova Iorque. Pp. 924 Parte I Bickel e Bhlmann, 1995 P. J. Bickel. P. Bhlmann Misturando propriedades e teoremas de limite central funcional para um bootstrap de peneira em séries de tempo, Tech. Rep. 440. 1995. Dept. of Statistics, UC Berkeley, Berkeley, CA Brillinger, 1975 D. R. Análise e Teoria de Dados da Série de Tempo de Brillinger. 1975. Holt, Rinehart e Winston, Nova Iorque Brockwell e Davis, 1987 P. J. Brockwell. R. A. Davis Time Series: Theory and Methods 1987. Springer, Nova Iorque Bhlmann, 1995 P. Bhlmann Sieve bootstrap para séries temporais, Tech. Rep. 431. 1995. Departamento de Estatística, UC Berkeley, Berkeley, CA Deistler e Hannan, 1988 M. Deistler. E. J. Hannan A Teoria Estatística dos Sistemas Lineares 1988. Wiley, Nova Iorque Doukhan, 1994 P. Doukhan Propriedades e Exemplos de Mistura. Notas de Aulas em Estatística. Volume Vol. 85. 1994. Springer, Nova Iorque Durbin, 1960 J. Durbin A montagem de modelos de séries temporais Rev. Internat. Estatista Inst. Volume 28. 1960. pp. 233244 Efron, 1979 B. Efron Bootstrap métodos: um outro olhar para o jackknife Ann. Estatista Volume 7. 1979. p. 126 Gelfand et al. 1964 I. Gelfand. D. Raikov. G. Shilov Comutativo Normed Rings 1964. Chelsea, Nova Iorque Hannan, 1987 E. J. Hannan Aproximação da função de transferência Rational Stat. Sei. Volume 5. 1987. págs. 105138 Hannan e Kavalieris, 1986 E. J. Hannan. L. Kavalieris Regressão, modelos de autorregressão J. Time Series Anal. Volume 7. 1986. pp. 2749 Kreiss, 1988 J.-P. Krein, JR, KROMER Aspectos assintóticos do estimador espectral auto-regressivo, Ph. D. tese. 1970. Dept. Statistics, Universidade de Stanford, Stanford, CA Lewis e Reinsel, 1985 R. A. Lewis. G. C. Reinsel Previsão de séries temporais multivariadas pelo modelo autorregressivo J. Multivariate Anal. Volume 16, 1985, pp. 393411 Ljung, 1978 L. Ljung Análise de convergência dos métodos de identificação paramétrica IEEE Trans. Automático. Controlo AC-23. Ltkepohl, 1989 H. Ltkepohl Uma nota sobre a distribuição assintótica de funções de resposta ao impulso de modelos VAR estimados com resíduos ortogonais J. Econometrics. Volume 42. 1989. pp. 371376 Ltkepohl, 1991 H. Ltkepohl Introdução à Análise de séries temporais múltiplas 1991. Springer, Heidelberg Parzen, 1982 E. Parzen Modelos de ARMA para análise de séries temporais e previsão J. Forecast. Volume 1. 1982. pp. 6782 Paparoditis e Streitberg, 1992 E. Paparoditis. B. Streitberg Estatísticas de identificação de ordens em modelos de média móvel auto-regressiva estacionária: autocorrelações de vetor e bootstrap J. Time Series Anal. Volume 13. 1992. pp. 415434 Ptscher, 1987 B. M. Resultados da convergência de Ptscher para estimadores do tipo de máxima verossimilhança em modelos ARMA multivariados J. Multivariate Anal. Volume 21. 1987. pp. 2952 Saikonen, 1986 P. Saikonen Propriedades assintóticas de alguns estimadores preliminares para modelos de séries temporais médias móveis autorregressivas J. Time Series Anal. Volume 7. 1986. pp. 133155 Silvia e Robinson, 1979 M. T. Silvia. E. A. Robinson Deconvolution of Geophysical Time Series na Exploração de Petróleo e Gás Natural 1979. Elsevier, Amsterdam Wiener, 1993 N. Wiener O Fourier Integral e Algumas de suas Aplicações 1993. Cambridge Univ. Press, Cambridge Withers and Withers, 1981 C. S. Withers Teoremas de limite central para variáveis ​​dependentes I Z. Wahrsch. Verw. Gebiete. Volume 57. 1981. pp. 509534 Corr: C. S. Withers Teoremas de limite central para variáveis ​​dependentes I Z. Wahrsch. Verw. Gebiete. Volume 63, 1981. p. 555 Zygmund, 1959 A. Zygmund, Série Trigonométrica. Volume Vol. 1. 1959. Cambridge Univ. Press, Cambridge 1Supported pela fundação nacional suíça da ciência. Representação de Modelos de Dois Fatores Muitos modelos financeiros de séries temporais são especificados através de uma representação estrutural. Contudo, conhecer a sua forma ARMA reduzida pode ser útil para análise de resposta a impulsos, filtragem, previsão e para fins de inferência estatística. Esta representação ARMA é o estado estável analítico da variável não observável e é, portanto, uma abordagem alternativa aos métodos baseados em filtros de Kalman. Neste artigo, derivamos analiticamente as raízes da média móvel de um modelo de dois fatores. Em seguida, fornecemos uma aplicação financeira. Mais precisamente, caracterizamos a fraca GARCH (2,2) representação de modelos de volatilidade estocástica de tempo contínuo quando o processo de variância é uma combinação linear de dois processos autorregressivos, como em affine, GARCH difusão, CEV, Ornstein-Uhlenbeck positivo, autofunção e SR-SARV. Beaucoup de modles financiers sont spcifis travers des reprsentations structurelles. O ARMA pode ser útil para a definição da função de respostas, para o filtragem, para a práxis e para os métodos da estatística dinâmica. Esta reprsentation ARMA é a forma analítica de ltat estável da variável inobservable e é assim uma alternativa a mthodes bases sobre o filtro de Kalman. Dans cet article, nous dérivons les formules analytiques des racines de moyenne mobile dun modle deux facteurs. Ensuite, nous proposons une application financière. Mais prcisment, nous caractrisons la reprsentation GARCH (2,2) low dun modle en temps continu et volatilit stochastique when la variance instantane est la combinaison linaire de deux processus auto-rgressifs, comme pour les modles affines, diffusion GARCH, CEV, Ornstein - Uhlenbeck et positifs, fonctions propres, et SR-SARV. Se você tiver problemas ao fazer o download de um arquivo, verifique se você tem o aplicativo adequado para visualizá-lo primeiro. Em caso de problemas adicionais, leia a página de ajuda IDEAS. Observe que esses arquivos não estão no site IDEAS. Seja paciente, pois os arquivos podem ser grandes. Documento fornecido pelo CIRANO em sua série CIRANO Working Papers com número 2002s-92. Data de criação: Data de revisão: Dados para contato do provedor: Correio: 1130 rue Sherbrooke Ouest, suite 1400, Montral, Quc, H3A 2M8 Telefone: (514) 985-4000 Fax: (514) 985-4039 Página web: Cirano. qc. ca/ Email: Referências listadas em IDEAS Por favor, relate erros de citação ou referência para. ou. Se você é o autor registrado do trabalho citado, faça login no seu perfil do Serviço de Autor RePEc. Clique em citações e faça os ajustes apropriados. Nour MEDDAHI, 2002. Arma Representação de Diferenças Integradas e Realizadas, Cahiers de recherche 20-2002, Centro interuniversitário de pesquisa em conomie quantitativa, CIREQ. West, Kenneth D, 2001. Sobre a estimativa das variáveis ​​instrumentais ótimas de modelos de séries temporais estacionárias, International Economic Review. Departamento de Economia, Universidade da Pensilvânia e Universidade de Osaka Instituto de Pesquisa Social e Econômica Associação, vol. 42 (4), páginas 1043-50, Novembro. Neil Shephard, 2005. Volatilidade Estocástica, Economics Papers 2005-W17, Economics Group, Nuffield College, Universidade de Oxford. Tsa statsmodels. tsa contém classes de modelos e funções que são úteis para a análise de séries temporais. Atualmente, inclui modelos autorregressivos univariados (AR), modelos vetoriais autorregressivos (VAR) e modelos de média móvel autorregressiva univariada (ARMA). Também inclui estatísticas descritivas para séries temporais, por exemplo, autocorrelação, função de autocorrelação parcial e periodograma, bem como as propriedades teóricas correspondentes de ARMA ou processos relacionados. Também inclui métodos para trabalhar com polinômios lagares auto-regressivos e em movimento. Além disso, testes estatísticos relacionados e algumas funções auxiliares úteis estão disponíveis. A estimativa é feita por exata ou condicional Máxima Verossimilhança ou por mínimos quadrados condicionais, usando Filtro Kalman ou filtros diretos. Atualmente, funções e classes devem ser importadas do módulo correspondente, mas as classes principais estarão disponíveis no namespace statsmodels. tsa. A estrutura do módulo está dentro de statsmodels. tsa é stattools. Propriedades empíricas e testes, acf, pacf, granger-causalidade, adf teste de raiz unitária, teste ljung-box e outros. Armodel Processo autorregressivo univariável, estimativa com probabilidade máxima condicional e exata e arimamodelo condicional de mínimos quadrados. Processo ARMA univariável, estimativa com probabilidade máxima condicional e exata e vetor condicional de mínimos quadrados, var. Modelos de estimativa de VAR, análise de resposta a impulsos, decomposição de variância de erros de previsão e ferramentas de visualização de dados. Classes de estimativa para ARMA e outros modelos com MLE exato usando o processo de armação de Kalman Filter. Propriedades dos processos arma com parâmetros dados, isso inclui ferramentas para converter entre ARMA, MA e AR representação, bem como acf, pacf, densidade espectral, função de resposta de impulso e similar sandbox. tsa. fftarma. Semelhante ao armaprocess mas trabalhando em domínio de freqüência tsatools. Funções auxiliares adicionais, para criar matrizes de variáveis ​​defasadas, construir regressores para tendência, detrend e similares. Filtros. Função auxiliar para filtrar séries temporais Algumas funções adicionais que também são úteis para a análise de séries temporais estão em outras partes de modelos de estatísticas, por exemplo, testes estatísticos adicionais. Algumas funções relacionadas também estão disponíveis em matplotlib, nitime e scikits. talkbox. Essas funções são projetadas mais para o uso no processamento de sinal onde mais séries temporais estão disponíveis e trabalham mais freqüentemente no domínio da freqüência. Estatística descritiva e testes stattools. acovf (x, imparcial, avanço, fft) ContinuousTime Autoregressive Processos Média Móvel em Tempo Discreto: Representação e Embeddability Michael A. Thornton Universidade de York Marcus J. Chambers Universidade de Essex - Departamento de Economia Este artigo explora técnicas Para derivar a representação exata de tempo discreto para dados gerados por um processo de média móvel autorregressiva contínua (ARMA), aumentando os métodos existentes com uma fórmula estocástica de integração por partes. O sistema ARMA (2, 1) de tempo contínuo é considerado em detalhe e é obtido um mapeamento a partir dos parâmetros de um processo ARMA (2, 1) de tempo discreto univariado para um processo ARMA (2, 1) de tempo contínuo univariante observado em intervalos discretos. Isto é usado para derivar condições para a incorporação de tais processos. Número de páginas em arquivo PDF: 10 Palavras-chave: tempo contínuo, processo ARMA, representação discreta, incorporação Data da publicação: 24 de agosto de 2017 Citação sugerida Thornton, Michael A. e Chambers, Marcus J. ContinuousTime Processos de média móvel auto-regressiva em tempo discreto: E Embeddability (Setembro de 2017). Journal of Time Series Analysis, vol. 34, Número 5, pp. 552-561, 2017. Disponível em SSRN: ssrn / abstract2315414 ou dx. doi. org/10.1111/jtsa.12030 Informações para contato