Movendo média resíduos

Esta pergunta já tem uma resposta aqui. Para um modelo ARIMA 0,0,1, entendo que R segue a equação xt mu et teta e t-1 Por favor, corrija-me se estou errado. Suponho e t-1 é o mesmo que O resíduo da última observação Mas como é et calculado. Por exemplo, aqui estão as primeiras quatro observações em uma amostra de dados 526 658 624 611. Estes são os parâmetros Arima 0,0,1 modelo deu intercepto 246 1848 ma1 0 9893.And O primeiro valor que R caber usando o modelo é 327 0773.Como faço para obter o segundo valor que eu usei 246 1848 0 9893 526-327 0773 442 979.But o 2o valor ajustado dado por R é 434 7928.I presumo que a diferença é Por causa do termo et Mas eu não sei como calcular o termo et. asked Jul 28 14 em 16 12.marked como duplicado por Glenb Nick Stauner whuber Jul 29 14 em 1 24. Esta pergunta foi feita antes e já tem um Resposta Se essas respostas não resolverem completamente a sua pergunta, por favor, faça uma nova pergunta. Você poderia obter os valores ajustados como uma etapa previsões usando o innovati Ons algoritmo Veja, por exemplo, a proposição 5 5 2 em Brockwell e Davis downloable da internet eu encontrei estes slides. It é muito mais fácil de obter os valores ajustados como a diferença entre os valores observados e os resíduos Neste caso, a sua pergunta resume-se a Obtendo-se os resíduos. Tomemos esta série gerada como um processo MA 1. Os resíduos, chapéu t, podem ser obtidos como um filtro recursivo. Por exemplo, podemos obter o residual no ponto de tempo 140 como o valor observado em t 140 menos A média estimada menos hat vezes o residual anterior, t 139. O filtro de função pode ser usado para fazer estes cálculos. Você pode ver que o resultado é muito próximo dos resíduos retornados por resíduos A diferença nos primeiros resíduos é mais provável devido a Alguma inicialização que eu possa ter omitido. Os valores ajustados são apenas os valores observados menos os resíduos. Em prática, você deve usar as funções residuals e montado, mas para fins pedagógicos você pode tentar o equa recursiva Ção usada acima Você pode começar fazendo alguns exemplos manualmente como mostrado acima Eu recomendo que você leia também a documentação do filtro de função e compare alguns de seus cálculos com ele Depois de entender as operações envolvidas no cálculo dos valores residuais e ajustados você Será capaz de fazer um conhecimento do uso das funções mais práticas residuais e equipados. Você pode encontrar algumas outras informações relacionadas com a sua pergunta neste post. This é uma pergunta básica sobre Box-Jenkins MA modelos Como eu entendo, um modelo de MA é Isto é, a observação Y é primeiro regredida contra seus valores anteriores YY e então um ou mais valores de Y-hat são usados ​​como os termos de erro para o modelo de MA. Mas como os termos de erro são calculados em um modelo ARIMA 0, 0, 2 Se o modelo MA é usado sem uma parte auto-regressiva e, portanto, sem valor estimado, como posso ter um termo de erro. asked Apr 7 12 at 12 48.MA Estimativa do modelo. Vamos assumir uma série com 100 pontos de tempo, e dizer que isso é caracterizado pelo modelo MA 1 sem interceptação. Então o modelo é dado por. O termo de erro aqui não é observado. Assim, para obter isso, sugerimos que o termo de erro seja calculado Recursivamente por. Portanto, o termo de erro para t 1 é, varepsilon y theta varepsilon Agora não podemos calcular isto sem conhecer o valor de theta Então para obter isso, precisamos calcular a estimativa inicial ou preliminar do modelo, referir Box et al Do referido livro, seção 6 3 2 página 202 estado que. It foi mostrado que as primeiras q autocorrelações do processo MA q são não nulos e podem ser escritos em termos dos parâmetros do modelo como rhok displaystyle frac theta1 teta theta2 theta cdots A expressão acima para rho1, rho2 cdots, rhoq em termos theta1, theta2, cdots, thetaq, fornece q equações em q desconhecidas As estimativas preliminares das teta s podem ser obtidas substituindo-as por estimativas rk Para rhok na equação acima. Nota Que rk é a autocorrelação estimada Há mais discussão na Seção 6 3 - Estimativas iniciais para os Parâmetros leia, por favor, que Agora, supondo que obtemos a estimativa inicial theta 0 5 Então, varepsilon y 0 5 varepsilon Agora, outro problema é que don t Têm valor para varepsilon0 porque t começa em 1 e, portanto, não podemos computar varepsilon1 Felizmente, existem dois métodos dois obtêm isso. Probabilidade condicional. Probabilidade não condicional. De acordo com Box et al Seção 7 1 3 página 227 os valores de varepsilon0 podem ser substituídos Para zero como uma aproximação se n é moderada ou grande, este método é Probabilidade Condicional De outra forma, é utilizada a Probabilidade Incondicional, em que o valor de varepsilon0 é obtido por back-forecasting, Box et al recomendam este método Leia mais sobre back-forecasting na Seção 7 1 4 página 231.Após a obtenção das estimativas iniciais e do valor de varepsilon0, então finalmente podemos prosseguir com o cálculo recursivo do termo de erro Então a etapa final é a es Timate o parâmetro do modelo 1, lembre-se que esta não é a estimativa preliminar anymore. Em estimar o parâmetro theta, eu uso Nonlinear Estimação procedimento, em particular o Levenberg-Marquardt algoritmo, uma vez que os modelos são MA não linear sobre o seu parâmetro. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Como um exemplo de SMA, considere uma segurança com os seguintes preços de fechamento durante 15 dias. Week 1 5 dias 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dias 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dias 28, 30, 27, 29, 28.A MA 10 dias iria média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados O próximo ponto de dados iria cair o preço mais cedo, adicione o preço No dia 11 e tomar a média, e assim por diante como mostrado abaixo. Como observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior o período de tempo para o MA, maior o atraso Assim, um MA de 200 dias Terá um grau de defasagem muito maior do que um MA de 20 dias, pois contém preços para os últimos 200 dias. E MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MA mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MA de longo prazo mais adequado para investidores de longo prazo O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo deste A média móvel é considerada importante trading signals. MAs também transmitir importantes sinais de negociação por conta própria, ou quando duas medias atravessam um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta, enquanto um declínio MA indica que está em uma tendência de baixa Similarmente, Momentum é confirmado com um crossover de alta que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo momento de Downward é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA de longo prazo.