Analiza serii czasowej statssystemsx zawiera klasę modelu i funkcje użyteczne w analizie szeregów czasowych. Obejmuje ona obecnie jednocyfrowe modele autoregresji (AR), modele autoregresji wektorowej (VAR) i jednowymiarowe, autoregresywne modele średniej ruchomej (ARMA). Zawiera również opisowe statystyki dla szeregów czasowych, na przykład autokorelację, częściową funkcję autokorelacji i periodogram, a także odpowiednie teoretyczne właściwości ARiMR lub powiązanych procesów. Obejmuje również metody pracy z autoregresywnymi i poruszającymi się wielomianami opóźnionymi. Dostępne są również testy statystyczne i niektóre przydatne funkcje pomocnicze. Oszacowanie dokonuje się za pomocą dokładnych lub warunkowych maksymalnych prawdopodobieństw lub warunkowych najmniejszych kwadratów, używając filtra Kalman lub filtrów bezpośrednich. Obecnie funkcje i klasy muszą być importowane z odpowiedniego modułu, ale główne klasy zostaną udostępnione w przestrzeni nazw statsmodels. tsa. Struktura modułu znajduje się w statsmodels. tsa to stattools. właściwości empiryczne i testy, acf, pacf, związek przyczynowo-skutkowy, test pierwiastków adf, test ljung-box i inne. armodel. jednoczynnikowy proces autoregresyjny, estymacja warunkowego i dokładnego maksymalnego prawdopodobieństwa oraz arimamodel warunkujący najmniej kwadratowy. jednoznaczny proces ARiMR, oszacowanie z warunkowego i dokładnego maksymalnego prawdopodobieństwa oraz wariantowe wektora najmniejszych kwadratów, var. modele estymacji procesów autoregresji wektora (VAR), analizę odpowiedzi impulsów, dekompozycje wariancji błędów prognoz i narzędzia kalmanfowania danych. klasy estymacji dla ARMA i innych modeli z dokładnym MLE przy użyciu sprężyny filtra Kalman. właściwości procesów arma z określonymi parametrami, zawiera narzędzia do konwersji między reprezentacją ARMA, MA i AR oraz acf, pacf, gęstość spektralną, funkcję odpowiedzi impulsów i podobne sandbox. tsa. fftarma. podobnie jak armaprocess, ale pracujących w tsatools w dziedzinie częstotliwości. dodatkowe funkcje pomocnika, tworzenie macierzy opóźnionych zmiennych, konstruowanie regresorów dla trendów, detrend i podobnych. filtry. funkcja pomocnicza dla szeregów czasowych filtrowania Niektóre dodatkowe funkcje użyteczne w analizie szeregów czasowych znajdują się w innych częściach modeli statystycznych, na przykład w dodatkowych testach statystycznych. Niektóre powiązane funkcje są również dostępne w matplotlib, nitime i scikits. talkbox. Funkcje te są bardziej przeznaczone do stosowania w przetwarzaniu sygnałów, w przypadku gdy dostępne są dłuższe szeregi czasowe i częściej pracują w dziedzinie częstotliwości. Statystyki opisowe i testy stattools. acovf (x, bezstronny, upokorzenie, fft) SprinN, prognozy dotyczące rynków kapitałowych z siecią neuronową. SprinN, najlepsze narzędzie przewidywania oparte na sztucznych technikach wywiadowczych (sztuczne sieci neuronowe), umożliwia dokładne otwieranie, przytrzymywanie i zamykanie rekomendacje dotyczące inwestycji na rynkach kapitałowych. Dostępne są długie i krótkie operacje. SprinN umożliwia wybranie ryzyka związanego z operacjami, prowizjami, wpływem wskaźników analizy technicznej (średnia ruchoma).TeeChart for Java jest obszerną biblioteką komponentów programu Charting dla programistów języka Java. jest bardzo przenośny i może być używany we wszystkich standardowych programach Java. Nie byłem w stanie uzyskać szczyty z mojego eksperymentalnie uzyskane dane ze względu na jego losowy charakter. W rezultacie findpeaks () zdefiniowane w bibliotece Matlab nie dał wyników zgodnie z oczekiwaniami. Zrobiłem kod, który pomoże findpeaks () help, ale zbudować prymitywny, stylizowany zautomatyzowany system handlu obsługiwany przez timer o stałej stawce i obsługujący pobieranie, przechowywanie i analizę danych, przewodniki strategii reorganizujące portfel w każdej itercie i podstawowe wyjście jest wyświetlany w bibliotece składników składni ActiveX, oferując ponad 60 stylów wykresów i 56 funkcji matematycznych i statystycznych oraz pełny zestaw narzędzi Chart mponentów o dodatkowe funkcje. Zawiera 32-bitowe wersje 64-bitowe wzmacniaczy. W systemie Windows i sieci WWW. Kod pola Moving Star pokazuje ruchome pole gwiazd w resizowalnym oknie. Kod jest zapisywany w standardzie C za pomocą interfejsu API Win32. Oblicza średnią Woody najpierw wyrównując poszczególne sygnały (uszkodzone przez jitter) ze średnią standardową. Używa xcorr do obliczania opóźnienia, a następnie ponownie oblicza sygnały w celu uzyskania lepszej oceny. Przykład zawarty w kodzie help. he wykonuje symulację szeregów czasowych za pomocą autoregresywnych frakcyjnie zintegrowanych średnich ruchomej (ARFIMA), które generują ARIMA (autoregresywne zintegrowane średnie ruchome) i ARMA autoregresywnych średnich ruchomej. Modele ARFIMA pozwalają na liczbę całkowitą różniczkujących parametrów i są użyteczne w modelowaniu serii czasowych z długą pamięcią. Kod generalnie symuluje model ARFIMA (p, d, q), gdzie d jest różnicą. Oblicza średnią ruchu Tillona. Użytkownik może zmieniać parametry, takie jak wygładzanie i współczynnik objętościowy Wdrażanie filtru Moving Average. Filtr średniej ruchomej działa przez uśrednienie kilku punktów z sygnału wejściowego, aby uzyskać każdy punkt sygnału wyjściowego. W formie równa jest napisany: Plik ten zawiera trzy m-file, które szacują wartość zagrożoną (VaR) portfela składającą się z dwóch cen akcji za pomocą średniej ruchomej wykładanej metodą wykładniczą. główną funkcją jest ewmaestimatevar. Do oszacowania VaR należy użyć tego. Bardzo wydajny średnioroczny filtr przenoszony za pomocą splotów. Miękki movave danych (wektor danych, średnie wymiary okna w przykładach) Zobacz także: slidefilter. m tego samego autora Przeprowadzony średni filtr realizowany przy użyciu techniki SumSliding Sumquot. Stosunkowo sprawny. Wyraźny slajd danych wyraźnych (wektor danych, przesunię cie dystansu w próbkach) Zobacz również: movave. m CHEAPHLOCPLOT Wolne wyś wietlanie wysokiej i niskiej jakoś ci otwarcia (i głoś noś ci i ruchomej), aby odpowiedzieć na wątek CSSM (przydziałek: temat przy użyciu matlab do wykreś lenia wykresy czasowe). Ruchomą średnią implementację przy użyciu wbudowanego filtru, która jest bardzo szybka. Dla wektorów, Y RUNMEAN (X, M) oblicza średnią bieżącej (znaną również jako średnia ruchoma) na elementach wektora X. Wykorzystuje okno 2M1 punktów danych. M dodatnia liczba całkowita definiująca (połowę) rozmiar okna. W pseudo kod: Y (i). Ten kod oblicza średnią ważoną średnią ważoną od przeciętnej średnią ważoną dynamicznie (EWMA) przy zastosowaniu różnych odważników do różnych zwrotów. Ostatnie zwroty mają większą wagę na. Jeśli chodzi o zachowanie, jest to alternatywa dla filtra () dla ruchomych średnich jądra, z tym że jest szybszy. Prędkość nie zależy od długości filtra. Kod używa wariantu cumsum-trick, chociaż nie jest to kwantar. Prosty kalkulator VaR dostarcza: - oceny dystrybucji zwrotu pojedynczego składnika aktywów lub portfela aktywów - prognoz o zmienności przy zastosowaniu algorytmu średniej ruchomej i wykładniczej - wartości zagrożonej pojedynczym składnikiem aktywów. Ten plik m zawiera średni punkt przecięcia punktu M. Równanie to: y (n) (x (n) x (n-1) x (n-M)) M M jest rzędem średniego systemu ruchomości punktu M. Składnia: ympointaverage (input, order) Argument. Ta funkcja oblicza w przedziałach (Xi, Yi) nieznaną lokalizację przewidywań IDW (wlt0) lub SMA (w0), używając typu sąsiedztwa r1 (n: liczba punktów r: promień) i wielkości sąsiedztwa r2 z wartości mierzonych Vc w (Xc, Yc ) lokalizacje. Instrukcje: 1. Podaj symbol zapasów. 2. Podaj datę dzisiejszą w określonym formacie (miesięcy-dni-rok). 3. Przycisk GET DATA pobiera dane z serwera Yahoo. 4. Wybierz liczbę dni, które chcesz zbadać. 5. Celem niniejszego studium przypadku jest pokazanie, w jaki sposób MATLAB i różne zestawy narzędzi mogą być używane razem w celu rozwiązania problemu obrazowania. Specyficznym problemem tutaj jest eksperyment naukowy. Biorąc pod uwagę wahadło, zmierzyć ciężar grawitacji. Matematyka jest dobrze zdefiniowana. Wskazówki do uruchomienia pliku. 1. Rozpakuj plik quotTradingStrat. zipquot, aby uzyskać folder quotTradingStratquot. 2. Ustaw katalog roboczy jako kwerendę TradingStrat gt CSVquot (folder CSV przechowuje przecinkami FASTMS natychmiastową wartość średnią kwadratową (RMS) za pomocą splotów. FASTRMS (X), gdy X jest wektorem, jest zmienną w czasie moc RMS z X, obliczane przy użyciu 5-punktowego prostokątnego okna skoncentrowanego w każdym punkcie sygnału. Wyjście to. Są to pliki i niektóre z danych, które wykorzystałem podczas mojego ostatniego seminarium internetowego dotyczącego handlu algorytmicznego. Dane zostały skrócone pod względem wielkości Wśród nich są następujące: MARISA Najbliższy model Sąsiadujący Identyfikator zatrzymania końcowego ilustruje. WSKAŹNIKI to narzędzie analizy technicznej służące do obliczania różnych wskaźników technicznych Analiza prognozuje przyszłe zmiany cen rynkowych w oparciu o analizę wcześniejszych wahań cen. Wskaźniki techniczne wymagają pod adresem: copy Copyright 2000-2018 Kod źródłowy Online Z bezpłatnego kodu źródłowego i skryptów pliki do pobrania Wszystkie pliki i pliki do pobrania są chronione prawami autorskimi ich właścicieli. , nielegalną, piracką wersję skryptów, kodów, plików do pobrania. Wszystkie pliki są pobierane z witryny wydawców, naszych serwerów plików lub pobierać lustra. Zawsze sprawdzaj pliki wirusów pobierane z internetu specjalnie zip, rar, exe, wersje próbne, pełne wersje itp. Pobierz niepublikowane linki z rapidshare, depositfiles, megaupload itd. Nieprzerwane procesy błędów w ruchu średnim (błędy ARMA) i inne modele, które wymagają opóźnień warunki błędów można oszacować przy użyciu instrukcji FIT i symulacji lub prognoz przy użyciu instrukcji SOLVE. Modele ARMA dla procesu błędów są często stosowane w modelach z autokorelacjami resztkowymi. Makro AR może być używane do określania modeli z procesami błędów autoregresji. Makro MA można używać do określania modeli z ruchomymi średnimi błędami. Błędy autoregresyjne Model z błędami autoregresyjnymi pierwszego rzędu, AR (1), ma postać, podczas gdy proces usterki AR (2) ma postać i tak dalej dla procesów wyższego rzędu. Zauważmy, że s są niezależne i identyczne, a ich oczekiwana wartość wynosi 0. Przykład modelu z elementem AR (2) jest dla tak zwanych procesów wyższego rzędu. Na przykład można napisać prosty model regresji liniowej z błędami średnie MA (2), ponieważ MA1 i MA2 są parametrami średniej ruchomej. Zauważ, że funkcja RESID. Y jest automatycznie definiowana przez PROC MODEL, ponieważ w modelach MA używana jest funkcja ZLAG do obcinania rekursji opóźnień. Zapewnia to, że opóźnione błędy zaczynają się od zera w fazie zalegania i nie propagują brakujących wartości, gdy brakuje zmiennych z okresu lagowania, i zapewnia, że przyszłe błędy są zerowe, a nie zagubione podczas symulacji lub prognozowania. Szczegółowe informacje na temat funkcji opóźnienia można znaleźć w sekcji Lag Logic. Model ARMA (p, q) może mieć następującą postać: Model ARMA (p, q) można określić w następujący sposób: gdzie ARi i MA j reprezentują parametry autoregresji i ruchome-średnie dla różnych opóźnień. Możesz użyć dowolnych nazw dla tych zmiennych i istnieje wiele równoważnych sposobów, w jaki może być napisana specyfikacja. Procesy ARMA wektora można również oszacować za pomocą modelu PROC MODEL. Na przykład dwa zmienne procedury AR (1) dotyczące błędów dwóch zmiennych endogennych Y1 i Y2 można określić w następujący sposób: Problemy z konwergencją z modelami ARiMR Modele ARMA mogą być trudne do oszacowania. Jeśli szacunkowe parametry nie znajdują się w odpowiednim zakresie, wzrastające wykładniczo wzory ruchome średnioroczne wzrastają. Obliczone reszty dla późniejszych obserwacji mogą być bardzo duże lub mogą przepełnić. Może się tak zdarzyć, ponieważ użyto niewłaściwych wartości początkowych lub dlatego, że iteracje oddalały się od rozsądnych wartości. Należy zachować ostrożność przy wybieraniu wartości początkowych dla parametrów ARMA. Wartości wyjściowe równe 0,001 dla parametrów ARMA zazwyczaj działają, jeśli model pasuje dobrze do danych, a problem jest dobrze przygotowany. Zauważ, że model MA można często przybliżyć za pomocą modelu wysokiej klasy AR i vice versa. Może to powodować wysoką współliniowość w mieszanych modelach ARMA, co z kolei może powodować poważne złe warunki w obliczeniach i niestabilność szacunków parametrów. Jeśli występują problemy z konwergencją podczas szacowania modelu przy błędach ARMA, spróbuj oszacować w krokach. Po pierwsze, użyj instrukcji FIT, aby oszacować tylko parametry strukturalne z zachowaniem parametrów ARMA na zero (lub do rozsądnych wcześniejszych szacunków, jeśli są dostępne). Następnie użyj innej instrukcji FIT, aby oszacować tylko parametry ARMA, używając wartości parametrów strukturalnych z pierwszego uruchomienia. Ponieważ wartości parametrów strukturalnych prawdopodobnie zbliżą się do ich ostatecznych szacunków, szacunkowy parametr ARMA może się teraz zbiegać. Na koniec użyj innej instrukcji FIT w celu uzyskania równoczesnych oszacowań wszystkich parametrów. Ponieważ początkowe wartości parametrów mogą być dość zbliżone do ich ostatecznych wspólnych szacunków, szacunki powinny się szybko zbiegać, jeśli model jest odpowiedni dla danych. Warunki początkowe AR Początkowy okres opóźnienia błędów w modelach AR (p) można modelować na różne sposoby. Metody autoregresywnego uruchamiania błędów obsługiwane przez procedury SASETS są następujące: procedury najmniejszych kwadratów warunkowych (procedury ARIMA i MODEL) bezwarunkowe najmniejsze kwadraty (procedury AUTOREG, ARIMA i MODEL) maksymalne prawdopodobieństwo (procedury AUTOREG, ARIMA i MODEL) Yule-Walker (AUTOREG tylko procedura) Hildreth-Lu, która usuwa pierwsze obserwacje (tylko procedura MODEL) Zobacz rozdział 8, procedura AUTOREG, aby wyjaśnić i omówić zalety różnych metod uruchamiania AR (p). Inicjacje CLS, ULS, ML i HL mogą być wykonywane przez PROC MODEL. W przypadku błędów AR (1) te inicjalizacje można wyprodukować, jak pokazano w tabeli 18.2. Metody te są równoważne w dużych próbkach. Tabela 18.2 Inicjalizacja przeprowadzona przez PROC MODEL: AR (1) BŁĘDY Początkowe opóźnienia w błędach modeli MA (q) można również modelować na różne sposoby. Poniższe paradygmaty uruchamiania błędów ruchomych średnich są obsługiwane przez procedury ARIMA i MODEL: bezwarunkowe najmniejsze kwadraciki warunkowe najmniejszych kwadratów Metoda najmniejszych kwadratów warunku najmniejszych kwadratów jest nie optymalna, ponieważ ignoruje problem uruchamiania. Zmniejsza to wydajność szacunków, chociaż pozostają one bezstronne. Początkowa zalegająca reszta, rozciągająca się przed rozpoczęciem danych, przyjmuje się jako 0, ich bezwarunkową oczekiwaną wartość. Wprowadza to różnicę pomiędzy tymi resztami a uogólnionymi resztami najmniejszych kwadratów dla ruchomą średnią kowariancją, która w przeciwieństwie do modelu autoregresywnego utrzymuje się przez zestaw danych. Zwykle ta różnica szybko się zbieżna z wartością 0, ale w przypadku niemal niezmiennych ruchomej średniej procesów konwergencja jest dość powolna. Aby zminimalizować ten problem, powinieneś mieć mnóstwo danych, a szacunkowe średnie ruchome parametry powinny być dobrze w zakresie odwrócenia. Ten problem można rozwiązać kosztem napisania bardziej złożonego programu. Można bezwzględnie określić najmniejsze kwadraty dla procesu MA (1), określając następujący model: Ruchome średnie błędy mogą być trudne do oszacowania. Powinieneś rozważyć zastosowanie aproksymacji AR (p) do średniej ruchomości. Ruchome przeciętne proces może być dobrze przybliżone procesem autoregresji, jeśli dane nie zostały wygładzone lub zróżnicowane. AR Makro SAS makro AR generuje instrukcje programowania dla modelu PROC MODEL dla modeli autoregresji. Makro AR jest częścią oprogramowania SASETS i nie trzeba ustawiać specjalnych opcji, aby używać makra. Proces autoregresji może być zastosowany do błędów równań strukturalnych lub samej serii endogennych. Makro AR może być użyte do następujących typów autoregresji: nieograniczona autoregresja wektorowa autoregresja wektorowa Jednorodna autoregresja Aby obliczyć wynik błędu równania jako proces autoregresji, użyj następującej instrukcji po równaniu: Na przykład załóżmy, że Y jest liniową funkcję X1, X2 i błąd AR (2). Piszesz ten model w następujący sposób: Połączenia z AR muszą pochodzić po wszystkich równaniach stosowanych w procesie. Poprzednia makra wywołania, AR (y, 2), generuje instrukcje pokazane na wyjściu LIST na rysunku 18.58. Rysunek 18.58 Wyjście opcji LIST dla modelu AR (2) Zmienne prefiksowane PRED są zmiennymi tymczasowymi programu, tak że zwłoki pozostałości są prawidłowymi resztami, a nie tymi, które zostały ponownie zdefiniowane przez to równanie. Należy zauważyć, że jest to równoważne oświadczeniach wyraźnie napisanych w sekcji Ogólne formularze dla modeli ARiMR. Można również ograniczyć parametry autoregresji do zera przy wybranych opóźnieniach. Na przykład, jeśli chcesz, aby parametry autoregresji były opóźnione w wersjach 1, 12 i 13, możesz użyć następujących stwierdzeń: Te instrukcje generują dane wyjściowe pokazane na rysunku 18.59. Rysunek 18.59 Wyjście opcji LIST dla modelu AR z opóźnieniami 1, 12 i 13 WZÓR PROCEDURY ZAKOŃCZENIOWANIA OPISU Złożonego Kodu Z Programu jako Parsed PRED. yab x1 c x2 RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. y - y OLDPRED. y PRED. y yl1 ZLAG1 (y - perdy) yl12 ZLAG12 (y - perdy) yl13 ZLAG13 (y - perdy) RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. y - y Istnieją wariantów warunkowej metody najmniejszych kwadratów, w zależności od tego, czy obserwacje na początku serii są wykorzystywane do nagrzewania procesu AR. Domyślnie metoda warunku najmniejszych kwadratów AR wykorzystuje wszystkie obserwacje i przyjmuje zera dla początkowych opóźnień w terminach autoregresji. Korzystając z opcji M, możesz zażądać, aby AR używała bezwarunkowej metody najmniejszych kwadratów (ULS) lub maksymalnego prawdopodobieństwa (ML). Na przykład omówienie tych metod znajduje się w części AR Warunki początkowe. Korzystając z opcji MCLS n, możesz poprosić o użycie pierwszych n obserwacji do obliczania szacunków początkowych opóźnień autoregresji. W tym przypadku analiza rozpoczyna się od obserwacji n 1. Na przykład: za pomocą makra AR można zastosować model autoregresji do zmiennej endogennej zamiast do terminu błędów, używając opcji TYPEV. Na przykład, jeśli chcesz dodać pięć ostatnich zwyczajów Y do równania z poprzedniego przykładu, możesz użyć AR, aby wygenerować parametry i opóźnienia, używając następujących oświadczeń: Powyższe oświadczenia wygenerują wynik pokazany na rysunku 18.60. Rysunek 18.60 Wyjście opcji LIST dla modelu AR Y Model ten przewiduje Y jako kombinację liniową X1, X2, przecięcia i wartości Y w ostatnich pięciu okresach. Nieobciążone autoregresją wektora Aby wyliczyć warunki błędów zestawu równań jako procesu autoregresji wektora, użyj następującej postaci makra AR po równaniach: wartość parametru procesu jest dowolną nazwą podawaną przez AR w celu utworzenia nazw dla autoregresji parametrów. Możesz używać makra AR do modelowania kilku różnych procesów AR dla różnych zestawów równań przy użyciu różnych nazw procesów dla każdego zestawu. Nazwa procesu zapewnia, że użyte nazwy zmiennych są unikatowe. Użyj krótkiej wartości procesu dla procesu, jeśli szacunki parametrów mają zostać zapisane w zestawie danych wyjściowych. Makra AR próbują skonstruować nazwy parametrów mniej niż lub równe ośmiu znaków, ale jest to ograniczone długością nazwy procesu. który jest używany jako prefiks dla nazw parametrów AR. Wartością variablelist jest lista zmiennych endogennych dla równań. Załóżmy na przykład, że błędy dla równań Y1, Y2 i Y3 są generowane przez autoregresywny wektor wektora drugiego rzędu. Można użyć następujących stwierdzeń: generujących następujące informacje dla Y1 i podobnego kodu dla Y2 i Y3: W procesach wektorowych można używać tylko metody warunku najmniejszych kwadratów (MCLS lub MCLS n). Możesz również użyć tego samego formatu z ograniczeniami, że współczynnik matrycy wynosi 0 przy wybranych opóźnieniach. Na przykład poniższe instrukcje stosują proces wektora z rzędu trzeciego do błędów równa ze wszystkimi współczynnikami z opóźnieniem 2 ograniczonym do 0, a współczynniki z opóźnieniami 1 i 3 nieograniczone: można modelować trzy serie Y1Y3 jako proces autoregresji wektorowej w zmiennych zamiast w błędach przy użyciu opcji TYPEV. Jeśli chcesz modelować Y1Y3 w funkcji wcześniejszych wartości Y1Y3 i niektórych zewnętrznych zmiennych lub stałych, możesz użyć AR, aby wygenerować instrukcje dotyczące terminów opóźnień. Napisz równanie dla każdej zmiennej dla nonautoregressive części modelu, a następnie wywołaj AR z opcją TYPEV. Na przykład, nonautoreresywna część modelu może być funkcją zmiennych egzogennych lub może być przechwytywanie parametrów. Jeśli nie istnieją egzogenne składniki modelu autoregresji wektora, w tym żadne przechwyty, następnie przypisać zero każdej zmiennej. Przed wywołaniem AR musi być przypisane do każdej zmiennej. Ten przykład ilustruje wektor Y (Y1 Y2 Y3) jako funkcję liniową tylko w dwóch poprzednich okresach i białego szablonu błędu. Model ma 18 (3 3 3 3) parametry. Składnia AR Macro Są dwa przypadki składni makra AR. Gdy ograniczenia dotyczące procesu AR w wektorze nie są potrzebne, składnia makra AR ma ogólną formę określa przedrostek AR dla użycia w konstruowaniu nazw zmiennych potrzebnych do zdefiniowania procesu AR. Jeśli endolista nie zostanie określony, lista dominikańska będzie niewłaściwa. która musi być nazwą równania, do którego ma zostać zastosowany proces błędu AR. Wartość nazwy nie może przekraczać 32 znaków. jest kolejność procesu AR. określa listę równań, do których ma być zastosowany proces AR. Jeśli podano więcej niż jedno imię, tworzony jest nieograniczony proces wektora z resztkami strukturalnymi wszystkich równań włączonych jako regresory w każdym z równań. Jeśli nie określono, endoliczne wartości domyślne dla nazwy. określa listę opóźnień, w których mają być dodawane AR terminy. Współczynniki terminów w przypadku opóźnień nie wymienionych na liście są ustawione na 0. Wszystkie wymienione lagi muszą być mniejsze lub równe nlag. i nie ma duplikatów. Jeśli nie określono, lista opóźnień domyślnie przyjmuje wszystkie opóźnienia od nlag. określa metodę estymacji do wdrożenia. Prawidłowe wartości M to CLS (szacunkowe najmniejsze kwadraty warunkowe), ULS (bezwarunkowe najmniejsze kwadraty) i ML (szacunki maksymalnego prawdopodobieństwa). MCLS jest domyślnym. Dopuszcza się tylko MCLS, jeśli podano więcej niż jedno równanie. Metody ULS i ML nie są obsługiwane przez modele AR AR. określa, że proces AR powinien być zastosowany do samych zmiennych endogennych zamiast do strukturalnych resztek równań. Ograniczenie autoregresji wektora Można kontrolować, które parametry są zawarte w procesie, ograniczając do 0 tych parametrów, których nie uwzględniono. Najpierw użyj AR z opcją DEFER, aby zadeklarować listę zmiennych i zdefiniować wymiar procesu. Następnie użyj dodatkowych wywołań AR, aby wygenerować terminy dla wybranych równań z wybranymi zmiennymi w wybranych opóźnieniach. Na przykład: Otrzymane równania błędów są następujące: model ten stwierdza, że błędy Y1 zależą od błędów zarówno Y1, jak i Y2 (ale nie Y3) w obu przypadkach 1 i 2 oraz że błędy Y2 i Y3 zależą od poprzednie błędy dla wszystkich trzech zmiennych, ale tylko w punkcie opóźnienia 1. AR Makro Syntakty dla Ograniczonej Wektorowej AR Alternatywne użycie AR może mieć na celu nałożenie ograniczeń na proces AR wektora, dzwoniąc do AR kilkakrotnie, aby określić różne terminy i opóźnienia AR dla różnych równania. Pierwsze wywołanie ma postać ogólną określającą przedrostek dla AR do wykorzystania w konstruowaniu nazw zmiennych potrzebnych do zdefiniowania procesu AR wektora. określa kolejność procesu AR. określa listę równań, do których ma być zastosowany proces AR. określa, że AR nie ma generować procesu AR, ale oczekuje na dalsze informacje określone w późniejszych wywołaniach AR dla tej samej wartości. Kolejne połączenia mają ogólny kształt jest taki sam jak w pierwszym wywołaniu. określa listę równań, do których mają być stosowane specyfikacje w tym wywołaniu AR. Tylko nazwy wymienione w wartości endolistycznej pierwszego wywołania wartości nazwy mogą pojawić się na liście równań w eqlist. określa listę równań, których zaległe pozostałości strukturalne mają być włączone jako regresory w równaniach w eqlist. Mogą pojawić się tylko nazwy w endolistze pierwszego wywołania wartości nazwy. Jeśli nie określono, domyślne wartości domyślne dla listy endolistów. określa listę opóźnień, w których mają być dodawane AR terminy. Współczynniki terminów w przypadku opóźnień nie wymienionych na liście są ustawione na 0. Wszystkie wymienione opóźnienia muszą być mniejsze lub równe wartości nlag. i nie ma duplikatów. Jeśli nie podano inaczej, domyślne opóźnienie dla wszystkich opóźnień od 1 do nlag. Macro Makro Makro SAS generuje instrukcje programowania dla PROC MODEL dla modeli średniej wielkości. Makro MA jest częścią oprogramowania SASETS, a nie jest wymagane specjalne zastosowanie makra. Proces przenoszenia średniej błędów może być zastosowany do błędów równań strukturalnych. Składnia makra MA jest taka sama jak makra AR, z wyjątkiem argumentu TYPE. Podczas korzystania z połączonych makr MA i AR makra MA należy postępować zgodnie z makrem AR. Następujące instrukcje SASIML powodują proces błędu ARMA (1, (1 3)) i zapisują go w zestawie danych MADAT2. Następujące instrukcje PROC MODEL są używane do oszacowania parametrów tego modelu przy użyciu struktury maksimum prawdopodobieństwa: Szacunki parametrów generowanych przez ten bieg są pokazane na rysunku 18.61. Rysunek 18.61 Szacunki z ARMA (1, (1 3)) Proces Jest dwa przypadki składni dla makra MA. Gdy nie ma potrzeby ograniczeń w procesie MA wektora, składnia makra MA ma ogólną postać określa przedrostek MA, który ma być użyty do konstruowania nazw zmiennych potrzebnych do zdefiniowania procesu MA i jest domyślnym endolistem. jest kolejność procesu MA. określa równania, do których ma zostać zastosowany proces MA. Jeśli podano więcej niż jedno imię, estymacja CLS jest używana w procesie wektora. określa opóźnienia, po upływie których mają zostać dodane warunki MA. Wszystkie wymienione opóźnienia muszą być mniejsze lub równe nlag. i nie ma duplikatów. Jeśli nie określono, lista opóźnień domyślnie przyjmuje wszystkie opóźnienia od nlag. określa metodę estymacji do wdrożenia. Prawidłowe wartości M to CLS (szacunkowe najmniejsze kwadraty warunkowe), ULS (bezwarunkowe najmniejsze kwadraty) i ML (szacunki maksymalnego prawdopodobieństwa). MCLS jest domyślnym. Dopuszcza się tylko MCLS, jeśli w endolistze podano więcej niż jedno równanie. MA Makro Syntakty dla ograniczonego ruchu wektora średniego Alternatywne użycie MA może nałożyć ograniczenia na proces wektora MA przez kilkakrotne wywołanie MA w celu określenia różnych terminów i opóźnień dla różnych równań. Pierwsze wywołanie ma ogólny formularz określający przedrostek dla MA do wykorzystania w konstruowaniu nazw zmiennych potrzebnych do zdefiniowania procesu MA wektora. określa kolejność procesu MA. określa listę równań, do których ma być zastosowany proces MA. że MA nie ma generować procesu MA, ale oczekuje na dalsze informacje określone w późniejszych wywołaniach MA dla tej samej wartości nazwy. Kolejne połączenia mają ogólny kształt jest taki sam jak w pierwszym wywołaniu. określa listę równań, do których mają być stosowane specyfikacje w tym poddziale MA. określa listę równań, których zaległe pozostałości strukturalne mają być włączone jako regresory w równaniach w eqlist. określa listę opóźnień, po upływie których mają zostać dodane warunki MA.
No comments:
Post a Comment