อัต เคลื่อนไหว เฉลี่ย ซอร์สโค้ด

การวิเคราะห์อนุกรมเวลามีรูปแบบคลาสและฟังก์ชันที่เป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลา ปัจจุบันมีโมเดลอัตถดถัตถ์ univariate (AR), vector autoregressive models (VAR) และ univariate autoregressive moving average models (ARMA) นอกจากนี้ยังมีสถิติเชิงพรรณนาสำหรับชุดข้อมูลเวลาด้วยเช่นความสัมพันธ์ระหว่างความสัมพันธ์ (autocorrelation), ฟังก์ชันความสัมพันธ์ (autocorrelation) บางส่วนและ periodogram รวมถึงคุณสมบัติทางทฤษฎีที่สอดคล้องกันของ ARMA หรือกระบวนการที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ยังมีวิธีการทำงานร่วมกับ polynomials โดยเฉลี่ยแบบอัตถดถอยและเคลื่อนที่ นอกจากนี้ยังมีการทดสอบทางสถิติที่เกี่ยวข้องและฟังก์ชันช่วยเหลือที่มีประโยชน์บางอย่าง การประมาณจะทำโดย Maximum Likelihood ที่แน่นอนหรือตามเงื่อนไขหรืออย่างน้อยตามเงื่อนไขอย่างน้อยที่สุดโดยใช้ตัวกรอง Kalman Filter หรือตัวกรองโดยตรง ขณะนี้ฟังก์ชันและคลาสต้องถูกนำเข้าจากโมดูลที่เกี่ยวข้อง แต่คลาสหลักจะมีอยู่ใน namespace statsmodels. tsa โครงสร้างของโมดูลอยู่ภายใน statsmodels. tsa คือ stattools สมบัติเชิงประจักษ์และการทดสอบ, acf, pacf, granger-causality, adf unit root test, การทดสอบ ljung-box และอื่น ๆ armodel กระบวนการอัตถดถอย univariate ประมาณด้วยความเป็นไปได้สูงสุดเงื่อนไขและแน่นอนและ arimamodel อย่างน้อยรูปสี่เหลี่ยมเงื่อนไข กระบวนการ ARMA ที่ไม่เหมือนกันการประมาณค่าด้วยความเป็นไปได้สูงสุดเชิงเงื่อนไขและความถูกต้องสูงสุดและรูปแบบเวกเตอร์น้อยที่สุดที่มีเงื่อนไขอย่างน้อย varar โมเดลการประมาณค่าเชิงอัตรกรรมอัตโนมัติแบบเวคเตอร์ (VAR) การวิเคราะห์การตอบสนองต่ออิมพัลซ์การสลายตัวของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์และเครื่องมือแสดงข้อมูล kalmanf การประมาณค่าสำหรับ ARMA และโมเดลอื่น ๆ ด้วย MLE ที่แน่นอนโดยใช้ตัวกรอง Kalman Filter คุณสมบัติของกระบวนการ arma ด้วยพารามิเตอร์ที่กำหนดซึ่งรวมถึงเครื่องมือในการแปลงระหว่าง ARMA, MA และการแสดง AR เช่นเดียวกับ acf, pacf, ความหนาแน่นของสเปกตรัม, ฟังก์ชันตอบสนองต่ออิมพัลส์และ sandbox. tsa. fftarma ที่คล้ายกัน คล้ายคลึงกับ armaprocess แต่ทำงานในโดเมนความถี่ tsatools ฟังก์ชันผู้ช่วยเหลือเพิ่มเติมเพื่อสร้างอาร์เรย์ของตัวแปร lagged สร้าง regressors สำหรับแนวโน้ม detrend และที่คล้ายกัน ฟิลเตอร์ ฟังก์ชันช่วยเหลือสำหรับการกรองชุดข้อมูลเวลาเพิ่มเติมบางฟังก์ชันเพิ่มเติมที่เป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาอยู่ในส่วนอื่น ๆ ของแบบจำลองทางสถิติตัวอย่างเช่นการทดสอบทางสถิติเพิ่มเติม บางฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องมีอยู่ใน matplotlib, nitime และ scikits. talkbox ฟังก์ชันเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อการใช้งานในการประมวลผลสัญญาณซึ่งมีชุดเวลาที่ยาวขึ้นและทำงานได้บ่อยขึ้นในโดเมนความถี่ สถิติเชิงพรรณนาและการทดสอบ stattools. acovf (x, neutral, demean, fft) SprinN, การคาดการณ์เกี่ยวกับตลาดทุนด้วยเครือข่ายประสาท NeutrikN เป็นเครื่องมือที่ทำนายที่ดีที่สุดบนพื้นฐานของเทคนิค Artificial Intelligence (Artificial Neural Networks) ทำให้คุณสามารถเปิด, ปิดและปิดได้อย่างถูกต้อง คำแนะนำสำหรับการลงทุนในตลาดทุน มีการใช้งานทั้งแบบยาวและแบบสั้น ๆ SprinN ช่วยให้คุณสามารถเลือกความเสี่ยงในการดำเนินงานค่าคอมมิชชั่นและอิทธิพลของตัวชี้วัดการวิเคราะห์ทางเทคนิค (ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ย) TeeChart for Java เป็นส่วนประกอบที่ครอบคลุมสำหรับนักพัฒนา Java โดยอาศัยประสบการณ์จากประสบการณ์กว่าทศวรรษที่ทำงานกับข้อกำหนดในการสร้างแผนภูมิของลูกค้า แบบพกพามากและอาจจะใช้ในการเขียนโปรแกรมภาษาจาวามาตรฐานทั้งหมดฉันไม่สามารถหายอดจากข้อมูลที่ได้จากการทดลองของฉันเนื่องจากลักษณะสุ่มของมันผลลัพธ์ findpeaks () ที่กำหนดไว้ในไลบรารี Matlab ไม่ได้ให้ผลลัพธ์ตามที่คาดไว้ ฉันสร้างรหัสที่จะช่วย findpeaks () help แต่สร้างระบบการซื้อขายแบบอัตโนมัติเก๋ทันสมัยโดยใช้ตัวจับเวลาอัตราคงที่และจัดการการเรียกค้นการจัดเก็บและการวิเคราะห์ข้อมูลคำแนะนำด้านกลยุทธ์ที่ปรับสมดุลพอร์ตการลงทุนในแต่ละการทำซ้ำและการส่งออกพื้นฐาน จะแสดงอยู่ในไลบรารี ActiveX charting library ที่มีมากกว่า 60 รูปแบบ Chart และ 56 ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์และสถิติและชุดเครื่องมือ Chart tools ทั้งหมด mponents สำหรับฟังก์ชันการทำงานเพิ่มเติม รวมแอ็ตทริบิวต์ 32 บิตรุ่น 64 บิต สำหรับ Windows และเว็บ รหัสย้ายดาวฟิลด์แสดงฟิลด์ดาวย้ายในหน้าต่างที่ปรับขนาดได้รหัสจะถูกเขียนในมาตรฐาน C โดยใช้ Win32 API คำนวณค่า Woody average โดยจัดตำแหน่งสัญญาณแต่ละครั้ง (ความเสียหายโดยการกระวนกระวายใจ) โดยใช้ค่าเฉลี่ยมาตรฐาน ใช้ค่า xcorr เพื่อคำนวณความล่าช้าและปรับค่าเฉลี่ยสัญญาณใหม่เพื่อให้ได้ค่าประมาณที่ดีขึ้น ตัวอย่างที่รวมอยู่ในโค้ด help. he จะทำแบบจำลองของชุดเวลาด้วยโมเดล ARFIMA ที่รวมเศษส่วนอัตโนมัติแบบเศษส่วนอัตโนมัติ (ARFIMA) ซึ่งจะสรุป ARIMA (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบรวมอัตโนมัติ) และ ARMA autoregressive moving average models แบบจำลอง ARFIMA อนุญาตให้ใช้ค่าที่ไม่ใช่จำนวนเต็มของพารามิเตอร์ differencing และมีประโยชน์ในการจัดลำดับแบบจำลองด้วยหน่วยความจำนาน รหัสโดยทั่วไปจำลองรูปแบบ ARFIMA (p, d, q) โดย d คือ differencing คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ Tillson ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนพารามิเตอร์ต่างๆเช่นการกวาดเรียบและปัจจัยด้านไดรฟ์ข้อมูลการใช้ตัวกรองอัตราการเคลื่อนที่เฉลี่ย ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำงานโดยเฉลี่ยจำนวนจุดจากสัญญาณขาเข้าเพื่อให้แต่ละจุดในสัญญาณเอาท์พุท ในรูปแบบสมการนี้มีการเขียน: ไฟล์นี้มีไฟล์ m-file ประมาณ 3 ไฟล์ซึ่งประเมิน Value at Risk (VaR) ของพอร์ทโฟลิโอประกอบด้วยราคาหุ้น 2 ส่วนโดยใช้ Average Weighted Moving Average ฟังก์ชันหลักคือ ewmaestimatevar สำหรับการประเมินค่า VaR คุณควรใช้ค่านี้ ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีประสิทธิภาพสูงใช้งานได้โดยใช้ convolution Smoothed Data movave (เวกเตอร์ข้อมูล, ขนาดหน้าต่างเฉลี่ยในตัวอย่าง) ดูเพิ่มเติม: slidefilter. m โดยผู้เขียนรายเดียวกันตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้โดยใช้เทคนิค quotSliding Sumquot เปรียบเทียบได้อย่างมีประสิทธิภาพ Smoothed Data slidefilter (Data Vector, การเลื่อนช่วงความยาวในตัวอย่าง) ดูเพิ่มเติมที่: movave. m CHEAPHLOCPLOT ฟรีสูง - ต่ำ - เปิด - ปิด (และปริมาตรและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) พล็อตเพื่อตอบกระทู้ CSSM (quotSubject: เมื่อใช้ MATLAB เพื่อพล็อต chartsquot หุ้น) การใช้งานเฉลี่ยโดยเฉลี่ยโดยใช้ตัวกรองในตัวซึ่งเร็วมาก สำหรับเวกเตอร์ Y RUNMEAN (X, M) คำนวณค่าเฉลี่ยที่ใช้ (เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) กับองค์ประกอบของเวกเตอร์ X โดยใช้หน้าต่าง 2M1 datapoints M จำนวนเต็มบวกกำหนด (ครึ่ง) ขนาดของหน้าต่าง ในรหัสเทียม: Y (i) รหัสนี้คำนวณค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนัก (EWMA) ใช้น้ำหนักที่ต่างกันกับการส่งคืนที่ต่างกัน ผลตอบแทนล่าสุดมีน้ำหนักมากขึ้นใน ในแง่ของพฤติกรรมนี่เป็นทางเลือกสำหรับการกรอง () สำหรับเคอร์เนลที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ยยกเว้นว่าทำได้เร็วกว่า ความเร็วไม่ขึ้นอยู่กับความยาวของตัวกรอง โค้ดใช้ตัวแปรของ cumsum-trick แม้ว่าจะไม่ใช่ quotgarden ก็ตาม เครื่องคิดเลข VaR ง่ายให้: - การประเมินการกระจายผลตอบแทนของสินทรัพย์เดียวหรือผลงานของสินทรัพย์ - การคาดการณ์ความผันผวนโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และขั้นตอนการชี้แจง - ค่าที่ความเสี่ยงของสินทรัพย์เดี่ยว m - ไฟล์นี้จะใช้ M-point moving average system สมการคือ y (n) (x (n) x (n-1) x (n-M)) M M เป็นลำดับของระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ M-point ไวยากรณ์: ympointaverage (input, order) อาร์กิวเมนต์ ฟังก์ชันนี้จะคำนวณที่ IDW (wlt0) หรือการคาดการณ์ SMA (w0) โดยใช้ r1 neighborhood type (n: จำนวนจุด r: รัศมี) และขนาดพื้นที่ใกล้เคียง r2 จากค่าที่วัดได้ที่ (Xc, Yc) ) สถานที่ คำแนะนำ: 1. ให้สัญลักษณ์ของหุ้น 2. ระบุวันที่ในรูปแบบที่ระบุ (เดือนปีต่อวัน) 3. ปุ่ม GET DATA จะดึงข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์ Yahoo 4. เลือกจำนวนวันที่ต้องการตรวจสอบ 5. เป้าหมายของกรณีศึกษานี้คือการแสดงให้เห็นว่า MATLAB และกล่องเครื่องมือต่างๆสามารถใช้ร่วมกันเพื่อแก้ปัญหาการถ่ายภาพได้อย่างไร ปัญหาเฉพาะที่แสดงในที่นี้คือการทดลองทางวิทยาศาสตร์ ให้ลูกตุ้มวัดแรงโน้มถ่วง คณิตศาสตร์ถูกกำหนดไว้อย่างชัดเจน เส้นทางเพื่อเรียกใช้ไฟล์ 1. คลายซิปไฟล์ quotTradingStrat. zipquot เพื่อที่คุณจะได้รับโฟลเดอร์ quotTradingStratquot 2. กำหนดไดเรกทอรีที่ใช้งานของคุณเป็น quotTradingStrat gt CSVquot (โฟลเดอร์ CSV ใช้เครื่องหมายจุลภาค FASTMS ทันทีโดยใช้รากหมุนเวียน (RMS) โดย FASTMS (X) เมื่อ X เป็นเวกเตอร์เป็นค่า RMS ที่เปลี่ยนแปลงไปตามเวลา ของ X คำนวณโดยใช้หน้าต่างรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า 5 จุดที่ศูนย์กลางในแต่ละจุดในสัญญาณเอาท์พุทคือไฟล์เหล่านี้เป็นข้อมูลและข้อมูลบางส่วนที่ฉันใช้ในการสัมมนาผ่านเว็บล่าสุดของฉันเกี่ยวกับ Algorithmic Trading ข้อมูลถูกย่อลงสำหรับขนาด เหตุผลรวมถึง: MARISA โมเดลเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดต่อท้ายรหัส stop-loss ภาพประกอบของ INDICATORS เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ทางเทคนิคที่คำนวณตัวชี้วัดทางเทคนิคต่างๆการวิเคราะห์ทางเทคนิคคือการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาทางการเงินในอนาคตจากการตรวจสอบการเคลื่อนไหวของราคาในอดีตมากที่สุด ตัวชี้วัดทางเทคนิคจำเป็นต้องมีที่. ลิขสิทธิ์ 2000-2015 รหัสแหล่งที่มาออนไลน์รหัสแหล่งที่มาฟรีและการดาวน์โหลดสคริปต์ไฟล์ทั้งหมดและดาวน์โหลดได้ฟรีเป็นลิขสิทธิ์ของเจ้าของที่เกี่ยวข้องเราไม่ได้ให้ใด ๆ hacked, แตก ผิดกฎหมายลักลอบนำสคริปต์สคริปต์รหัสดาวน์โหลดส่วนประกอบ ไฟล์ทั้งหมดถูกดาวน์โหลดจากเว็บไซต์ของผู้เผยแพร่โฆษณาเซิร์ฟเวอร์ไฟล์หรือดาวน์โหลดมิเรอร์ เสมอไวรัสตรวจสอบไฟล์ที่ดาวน์โหลดจากเว็บพิเศษ zip, rar, exe, ทดลอง, เวอร์ชันเต็ม ฯลฯ ดาวน์โหลดลิงค์จาก rapidshare, depositfiles, etc megaupload ไม่เผยแพร่ขั้นตอนการผิดพลาดเฉลี่ยเคลื่อนไหวเฉลี่ย (ข้อผิดพลาด ARMA) และรุ่นอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการล่าช้าของ เงื่อนไขข้อผิดพลาดสามารถประมาณโดยใช้งบ FIT และจำลองหรือคาดการณ์โดยใช้งบ SOLVE โมเดล ARMA สำหรับกระบวนการข้อผิดพลาดมักใช้กับโมเดลที่มีส่วนที่ตกค้าง autocorrelated มาโคร AR สามารถใช้เพื่อระบุโมเดลที่มีกระบวนการเกิดข้อผิดพลาดแบบอัตโนมัติ แมโคร MA สามารถใช้เพื่อระบุโมเดลที่มีกระบวนการเกิดข้อผิดพลาดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ข้อผิดพลาดแบบอัตโนมัติ (Autoregressive Errors) แบบจำลองที่มีข้อผิดพลาดในการตอบสนองอัตโนมัติอันดับแรก AR (1) มีรูปแบบในขณะที่กระบวนการข้อผิดพลาด AR (2) มีรูปแบบอื่น ๆ สำหรับกระบวนการที่มีลำดับขั้นสูง โปรดทราบว่า s มีความเป็นอิสระและมีการแจกแจงแบบเดียวกันและมีค่าที่คาดว่าจะเท่ากับ 0 ตัวอย่างของรูปแบบที่มีส่วนประกอบ AR (2) เป็นเช่นนี้สำหรับกระบวนการที่มีลำดับขั้นสูง ตัวอย่างเช่นคุณสามารถเขียนแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นแบบง่ายๆโดยมีข้อผิดพลาดในการเคลื่อนที่เฉลี่ยของ MA (2) เนื่องจาก MA1 และ MA2 เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ โปรดทราบว่า RESID. Y ถูกกำหนดโดย PROC MODEL โดยอัตโนมัติเนื่องจากต้องใช้ฟังก์ชัน ZLAG สำหรับโมเดล MA เพื่อตัดทอนการซ้ำซ้อนของความล่าช้า เพื่อให้แน่ใจว่าข้อผิดพลาดที่ล่าช้าเริ่มต้นที่ศูนย์ในระยะล่มเหนี่ยวและไม่เผยแพร่ค่าที่ขาดหายไปเมื่อตัวแปรลุ่มหลางพร้อยหายไปและทำให้มั่นใจได้ว่าข้อผิดพลาดในอนาคตเป็นศูนย์แทนที่จะหายไปในระหว่างการจำลองหรือการคาดการณ์ สำหรับรายละเอียดเกี่ยวกับฟังก์ชันล่าช้าให้ดูที่ส่วน Lag Logic รูปแบบนี้เขียนโดยใช้มาโครแมคโครมีดังต่อไปนี้รูปแบบทั่วไปสำหรับโมเดล ARMA กระบวนการ ARMA ทั่วไป (p, q) มีรูปแบบต่อไปนี้รูปแบบ ARMA (p, q) สามารถระบุได้ดังต่อไปนี้: ที่ AR i และ MA j เป็นตัวแทน พารามิเตอร์ autoregressive และ moving average สำหรับความล่าช้าต่างๆ คุณสามารถใช้ชื่อใด ๆ ที่คุณต้องการสำหรับตัวแปรเหล่านี้ได้และมีวิธีการต่างๆมากมายที่สามารถเขียนข้อกำหนดได้ กระบวนการ ARMA แบบเวกเตอร์สามารถประมาณด้วย PROC MODEL ตัวอย่างเช่นตัวแปรสองตัวแปร AR (1) สำหรับข้อผิดพลาดของตัวแปรภายในสองตัว Y1 และ Y2 สามารถระบุได้ดังต่อไปนี้ปัญหา Convergence กับ ARMA Models รูปแบบ ARMA อาจเป็นเรื่องยากที่จะประมาณ หากค่าประมาณของพารามิเตอร์ไม่อยู่ในช่วงที่เหมาะสมโมเดลที่เหลืออยู่ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นเป็นทวีคูณ ส่วนที่เหลือที่คำนวณได้สำหรับข้อสังเกตในภายหลังอาจมีขนาดใหญ่มากหรืออาจล้น ซึ่งอาจเกิดขึ้นได้เนื่องจากค่าเริ่มต้นที่ไม่เหมาะสมถูกนำมาใช้หรือเนื่องจากการทำซ้ำได้ย้ายออกไปจากค่าที่สมเหตุสมผล ควรใช้ความระมัดระวังในการเลือกค่าเริ่มต้นสำหรับพารามิเตอร์ ARMA ค่าเริ่มต้นของ 0.001 สำหรับพารามิเตอร์ ARMA จะทำงานถ้ารูปแบบตรงกับข้อมูลที่ดีและปัญหาเป็นอย่างดีปรับอากาศ โปรดสังเกตว่าแบบจำลอง MA มักจะถูกประมาณด้วยรูปแบบ AR ที่มีลำดับสูงและในทางกลับกัน ซึ่งจะส่งผลให้เกิดความร่วมมือในระดับสูงในรูปแบบ ARMA แบบผสมซึ่งอาจทำให้เกิดการไม่ปฏิบัติอย่างร้ายแรงในการคำนวณและความไม่แน่นอนของการประมาณค่าพารามิเตอร์ หากคุณมีปัญหาเรื่องการลู่เข้าในขณะที่ประมาณแบบที่มีกระบวนการแก้ไขข้อผิดพลาด ARMA ให้ลองประมาณในขั้นตอน ขั้นแรกให้ใช้คำชี้แจง FIT เพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์โครงสร้างที่มีพารามิเตอร์ ARMA ที่จัดไว้ให้เป็นศูนย์ (หรือเป็นค่าประมาณการที่สมเหตุสมผลหากมี) จากนั้นใช้คำสั่ง FIT อื่นเพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์ ARMA เท่านั้นโดยใช้ค่าพารามิเตอร์โครงสร้างจากครั้งแรก เนื่องจากค่าของพารามิเตอร์โครงสร้างมีแนวโน้มที่ใกล้เคียงกับการประมาณขั้นสุดท้ายแล้วค่าพารามิเตอร์ ARMA จึงอาจมาบรรจบกัน สุดท้ายใช้คำสั่ง FIT อื่นเพื่อสร้างการประมาณค่าพารามิเตอร์ทั้งหมดพร้อมกัน เนื่องจากค่าเริ่มต้นของพารามิเตอร์นี้มีแนวโน้มใกล้เคียงกับการประมาณการร่วมขั้นสุดท้ายแล้วการประมาณการควรจะรวมกันได้อย่างรวดเร็วหากรูปแบบเหมาะสมกับข้อมูล เงื่อนไขเริ่มต้นของ AR ความล่าช้าเบื้องต้นของข้อผิดพลาดของ AR (p) สามารถจำลองได้หลายแบบ วิธีการเริ่มต้นของข้อผิดพลาด autoregressive ที่ได้รับการสนับสนุนโดย SASETS มีดังต่อไปนี้: เงื่อนไขอย่างน้อยสี่เหลี่ยม (ขั้นตอน ARIMA และ MODEL) รูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าน้อยอย่างไม่มีเงื่อนไข (ขั้นตอน AUTOREG ARIMA และ MODEL) โอกาสสูงสุด (AUTOREG, ARIMA และ MODEL procedures) Yule-Walker (AUTOREG ขั้นตอนเท่านั้น) Hildreth-Lu ซึ่งจะลบข้อสังเกตแรก (ขั้นตอน MODEL เท่านั้น) ดูบทที่ 8 ขั้นตอน AUTOREG เพื่ออธิบายและอภิปรายถึงประโยชน์ของวิธีการเริ่มต้น AR (p) ต่างๆ การเริ่มต้น CLS, ULS, ML และ HL สามารถทำได้โดย PROC MODEL สำหรับข้อผิดพลาด AR (1) การเตรียมใช้งานเหล่านี้จะสามารถผลิตได้ดังแสดงในตารางที่ 18.2 วิธีการเหล่านี้เทียบเท่ากับตัวอย่างขนาดใหญ่ ตาราง 18.2 การเริ่มต้นดำเนินการโดย PROC MODEL: AR (1) ข้อผิดพลาดความล่าช้าในการเริ่มต้นของข้อผิดพลาดของรูปแบบ MA (q) สามารถจำลองได้ด้วยวิธีต่างๆ กระบวนงาน ARIMA และ MODEL ได้รับการสนับสนุนตามขั้นตอนเริ่มต้นข้อผิดพลาดโดยเฉลี่ยต่อไปนี้: ขั้นต่ำสุดของเงื่อนไขน้อยที่สุดของเงื่อนไขการประมาณค่าข้อผิดพลาดโดยเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่เหมาะสมเนื่องจากไม่สนใจปัญหาการเริ่มต้น ซึ่งจะช่วยลดประสิทธิภาพของการประมาณแม้ว่าจะยังคงเป็นกลาง ส่วนที่เหลือล้าหลังเริ่มต้นขยายก่อนการเริ่มต้นของข้อมูลถือว่าเป็น 0 ค่าที่คาดว่าจะไม่มีเงื่อนไข นี่เป็นการแนะนำความแตกต่างระหว่างส่วนที่เหลือเหล่านี้กับเศษที่เหลือน้อยที่สุดสำหรับความแปรปรวนร่วมเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวซึ่งแตกต่างจากโมเดลอัตถิภาวนิยมยังคงอยู่ในชุดข้อมูล โดยปกติความแตกต่างนี้ลู่เข้าหากันอย่างรวดเร็วเป็น 0 แต่สำหรับกระบวนการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่ไม่สามารถพลิกผันลู่เข้าได้ค่อนข้างช้า เพื่อลดปัญหานี้คุณควรมีข้อมูลจำนวนมากและค่าพารามิเตอร์เฉลี่ยเคลื่อนไหวจะอยู่ในช่วงที่มีการเปลี่ยนแปลงได้ ปัญหานี้สามารถแก้ไขได้ด้วยค่าใช้จ่ายในการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนมากขึ้น การประมาณค่ากำลังสองน้อยสุดที่ไม่มีเงื่อนไขสำหรับกระบวนการ MA (1) สามารถผลิตได้โดยการระบุรูปแบบดังนี้: ข้อผิดพลาดในการเคลื่อนที่เฉลี่ยอาจเป็นเรื่องยากที่จะประมาณได้ คุณควรพิจารณาการใช้ค่าประมาณ AR (p) กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ กระบวนการเฉลี่ยโดยเฉลี่ยอาจเป็นไปในทางเดียวกันโดยกระบวนการอัตโนมัติหากข้อมูลไม่ได้รับการปรับให้เรียบหรือแตกต่างกัน อาร์เรย์ AR มาโคร SAS สร้างอาร์เรย์การเขียนโปรแกรมสำหรับ PROC MODEL สำหรับโมเดลอัตถดถอย มาโคร AR เป็นส่วนหนึ่งของซอฟต์แวร์ SASETS และไม่มีตัวเลือกพิเศษที่ต้องตั้งค่าให้ใช้มาโคร กระบวนการอัตโนมัติสามารถนำไปใช้กับข้อผิดพลาดของสมการโครงสร้างหรือชุดภายในของตัวเองได้ อาร์กิวเมนต์ AR สามารถใช้สำหรับการทำงานแบบอัตโนมัติดังต่อไปนี้: การ จำกัด การให้อิสระแบบไม่ จำกัด แบบ จำกัด การตอบสนองอัตโนมัติแบบเวกเตอร์ Univariate Autoregression ในการสร้างแบบจำลองคำผิดพลาดของสมการในรูปแบบอัตชีวประวัติให้ใช้คำสั่งต่อไปนี้หลังจากสมการ: ตัวอย่างเช่นสมมุติว่า Y เป็น a ฟังก์ชันเชิงเส้นของ X1, X2 และข้อผิดพลาด AR (2) คุณจะเขียนแบบนี้ดังต่อไปนี้การเรียกร้องให้ AR ต้องมาหลังจากสมการทั้งหมดที่ใช้กับกระบวนการ การเรียกใช้แมโครก่อนหน้านี้ AR (y, 2) จะแสดงคำสั่งที่แสดงในผลลัพธ์ของ LIST ในรูปที่ 18.58 รูปที่ 18.58 ตัวเลือกตัวเลือกรายการสำหรับรุ่น AR (2) ตัวแปร PRED prefixed เป็นตัวแปรโปรแกรมชั่วคราวที่ใช้เพื่อให้ความล้าหลังของส่วนที่เหลือเป็นส่วนที่เหลือที่ถูกต้องและไม่ได้ถูกนิยามใหม่โดยสมการนี้ โปรดทราบว่านี่เทียบเท่ากับคำสั่งที่ระบุไว้อย่างชัดเจนในส่วน General Form for ARMA Models นอกจากนี้คุณยังสามารถ จำกัด ค่าพารามิเตอร์ autoregressive ให้เป็นศูนย์เมื่อเลือกล่าช้า ตัวอย่างเช่นถ้าคุณต้องการพารามิเตอร์ autoregressive ที่ lags 1, 12 และ 13 คุณสามารถใช้คำสั่งต่อไปนี้: งบเหล่านี้สร้างผลลัพธ์ที่แสดงในรูปภาพ 18.59 รูปที่ 18.59 ตัวเลือกตัวเลือกรายการสำหรับรุ่น AR ที่มีความล่าช้าที่ 1, 12 และ 13 รายละเอียดกระบวนการขั้นตอนการทำรายการของคำสั่งรหัสโปรแกรมที่คอมไพล์เป็น PRED. yab ที่แยกวิเคราะห์ 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 มี รูปแบบของวิธีกำลังสองน้อยสุดที่มีเงื่อนไขทั้งนี้ขึ้นอยู่กับว่าการสังเกตการณ์เมื่อเริ่มต้นชุดข้อมูลใช้เพื่ออุ่นเครื่องกระบวนการ AR หรือไม่ โดยค่าเริ่มต้นวิธีอาร์เรย์น้อยสุดเงื่อนไขแบบอาร์เรย์จะใช้ข้อสังเกตทั้งหมดและสันนิษฐานค่าศูนย์สำหรับระยะเวลาเริ่มต้นของข้อกำหนดเชิงอัตรกรรม เมื่อใช้ตัวเลือก M คุณสามารถขอให้ AR ใช้วิธีการน้อยที่สุดที่ไม่มีเงื่อนไข (ULS) หรือวิธี maximum-likelihood (ML) แทน ตัวอย่างเช่นการอภิปรายเกี่ยวกับวิธีการเหล่านี้มีอยู่ในส่วน AR เงื่อนไขเริ่มต้น เมื่อใช้ตัวเลือก MCLS n คุณสามารถขอให้มีการใช้การสังเกต n แรกเพื่อคำนวณค่าประมาณของการล่วงประเวณีเริ่มต้น ในกรณีนี้การวิเคราะห์จะเริ่มต้นด้วยการสังเกตการณ์ n 1. ตัวอย่างเช่นคุณสามารถใช้มาโคร AR เพื่อใช้โมเดลอัตถิภาวนากับตัวแปรภายนอกได้แทนที่จะใช้คำจำกัดความข้อผิดพลาดโดยใช้ตัวเลือก TYPEV ตัวอย่างเช่นถ้าคุณต้องการเพิ่มห้าลาก่อนที่ผ่านมาของ Y ไปยังสมการในตัวอย่างก่อนหน้านี้คุณสามารถใช้ AR เพื่อสร้างพารามิเตอร์และล่าช้าโดยใช้คำสั่งต่อไปนี้: งบก่อนหน้านี้สร้างผลลัพธ์ที่แสดงในรูป 18.60 รูป 18.60 ตัวเลือกตัวเลือกรายการสำหรับรุ่น AR ของ Y โมเดลนี้คาดการณ์ว่า Y เป็นชุดค่าผสมเชิงเส้นของ X1, X2, การสกัดกั้นและค่าของ Y ในช่วงห้างวดล่าสุด การกำหนดอัตลักษณ์ของเวกเตอร์ที่ไม่ จำกัด เพื่อสร้างแบบจำลองข้อผิดพลาดของชุดสมการเป็นกระบวนการอัตรอัตรกรเชิงอัตรณ์แบบเวกเตอร์ให้ใช้รูปแบบอาร์เรย์ AR ต่อไปนี้หลังจากสมการ: ค่า processname คือชื่อใด ๆ ที่คุณจ่ายให้ AR เพื่อใช้ในการสร้างชื่อสำหรับอัตรอัตรอัตรณ์ พารามิเตอร์ คุณสามารถใช้มาโคร AR เพื่อสร้างกระบวนการ AR หลาย ๆ แบบสำหรับชุดสมการต่างๆโดยใช้ชื่อกระบวนการที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละชุด ชื่อกระบวนการทำให้แน่ใจได้ว่าชื่อตัวแปรที่ใช้จะไม่ซ้ำกัน ใช้ค่า processname สั้น ๆ สำหรับกระบวนการนี้ถ้าต้องประมาณค่าพารามิเตอร์ให้กับชุดข้อมูลขาออก มาโคร AR พยายามสร้างชื่อพารามิเตอร์ให้น้อยกว่าหรือเท่ากับแปดอักขระ แต่มีข้อ จำกัด ตามความยาวของ processname ซึ่งใช้เป็นคำนำหน้าสำหรับชื่อพารามิเตอร์ AR ตัวแปร variablelist คือรายการของตัวแปรภายในสำหรับสมการ ตัวอย่างเช่นสมมติว่าข้อผิดพลาดสำหรับสมการ Y1, Y2 และ Y3 ถูกสร้างขึ้นโดยกระบวนการอัตถิภาวนิยมแบบเวกเตอร์ลำดับที่สอง คุณสามารถใช้คำสั่งต่อไปนี้: ซึ่งสร้างข้อมูลต่อไปนี้สำหรับ Y1 และรหัสที่คล้ายกันสำหรับ Y2 และ Y3: สามารถใช้วิธีการเวกเตอร์เท่านั้นสำหรับวิธีเวคเตอร์เท่านั้น นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้แบบฟอร์มเดียวกันกับข้อ จำกัด ที่ว่าค่าสัมประสิทธิ์เมทริกซ์เป็น 0 ที่ระยะเวลาที่เลือก ตัวอย่างเช่นข้อความต่อไปนี้ใช้กระบวนการเวกเตอร์ลำดับที่สามกับข้อผิดพลาดของสมการกับค่าสัมประสิทธิ์ทั้งหมดที่ความล่าช้า 2 จำกัด ไว้ที่ 0 และมีค่าสัมประสิทธิ์ที่ lags 1 และ 3 ที่ไม่ จำกัด : คุณสามารถจำลองสามชุด Y1Y3 เป็นกระบวนการอัตโนมัติแบบเวกเตอร์ ในตัวแปรแทนข้อผิดพลาดโดยใช้ตัวเลือก TYPEV ถ้าคุณต้องการจำลอง Y1Y3 เป็นฟังก์ชันของค่าที่ผ่านมาของ Y1Y3 และตัวแปรภายนอกหรือค่าคงที่บางตัวคุณสามารถใช้ AR เพื่อสร้างข้อความสำหรับข้อกำหนดล่าช้าได้ เขียนสมการสำหรับแต่ละตัวแปรสำหรับส่วนที่ไม่เป็นไปตามแนวตั้งของโมเดลจากนั้นให้เรียก AR พร้อมกับตัวเลือก TYPEV ตัวอย่างเช่นส่วนที่ไม่เป็นไปตามแนวความคิดของแบบจำลองสามารถเป็นหน้าที่ของตัวแปรภายนอกหรือสามารถตัดพารามิเตอร์ได้ หากไม่มีองค์ประกอบภายนอกที่เป็นแบบจำลองการโต้วาทีแบบเวกเตอร์รวมทั้งไม่มีการสกัดกั้นให้กำหนดค่าเป็นศูนย์ให้กับแต่ละตัวแปร ต้องมีการกำหนดให้กับแต่ละตัวแปรก่อนที่จะเรียกว่า AR ตัวอย่างนี้เป็นตัวอย่างของเวกเตอร์ Y (Y1 Y2 Y3) เป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของค่าในช่วงสองช่วงก่อนหน้านี้และมีรูปแบบข้อผิดพลาดของสีขาว โมเดลมีพารามิเตอร์ 18 (3 3 3 3) ไวยากรณ์ของ AR Macro มีสองกรณีของไวยากรณ์ของแมโคร AR เมื่อข้อ จำกัด เกี่ยวกับกระบวนการเวกเตอร์ AR ไม่จำเป็นต้องใช้ไวยากรณ์ของมาโคร AR มีรูปแบบทั่วไประบุคำนำหน้าสำหรับ AR เพื่อใช้ในการสร้างชื่อของตัวแปรที่จำเป็นสำหรับการกำหนดกระบวนการ AR ถ้าไม่มีการระบุ endolist รายการ endogenous จะตั้งชื่อ ซึ่งจะต้องเป็นชื่อของสมการที่จะใช้กระบวนการข้อผิดพลาด AR ค่าชื่อต้องมีไม่เกิน 32 อักขระ เป็นลำดับของกระบวนการ AR ระบุรายการสมการที่จะใช้กระบวนการ AR ถ้ามีมากกว่าหนึ่งชื่อจะมีการสร้างกระบวนการเวกเตอร์ที่ไม่ จำกัด โดยมีส่วนที่เหลืออยู่ของสมการทั้งหมดที่รวมอยู่ใน regressors ในแต่ละสมการ ถ้าไม่ได้ระบุค่าเริ่มต้น endolist เพื่อตั้งชื่อ ระบุรายการล่าช้าที่จะเพิ่มเงื่อนไข AR ค่าสัมประสิทธิ์ของข้อตกลงที่ล่าช้าไม่อยู่ในรายการจะถูกตั้งค่าเป็น 0 ความล่าช้าที่ระบุทั้งหมดต้องน้อยกว่าหรือเท่ากับ nlag และต้องไม่มีรายการที่ซ้ำกัน ถ้าไม่ได้ระบุค่าล๊อคเกอร์จะผิดนัดกับ nlag ทั้งหมด 1 ถึง 1 ระบุวิธีการประมาณค่าที่จะใช้ ค่าที่ถูกต้องของ M คือ CLS (การประมาณการกำลังสองน้อยสุดเงื่อนไข), ULS (ค่าประมาณน้อยสุดที่ไม่มีเงื่อนไขโดยไม่มีเงื่อนไข) และ ML (ค่าประมาณความน่าจะเป็นสูงสุด) MCLS เป็นค่าเริ่มต้น อนุญาตเฉพาะ MCLS เมื่อมีการระบุสมการมากกว่าหนึ่งสมการเท่านั้น วิธีการ ULS และ ML ไม่ได้รับการสนับสนุนสำหรับโมเดล AR ของเวกเตอร์โดย AR ระบุว่ากระบวนการ AR จะถูกนำไปใช้กับตัวแปรภายในตัวเองแทนการเหลือโครงสร้างของสมการ คุณสามารถควบคุมพารามิเตอร์ที่จะรวมอยู่ในกระบวนการ จำกัด ด้วยพารามิเตอร์ 0 เหล่านี้ที่คุณไม่ได้รวมไว้ ขั้นแรกให้ใช้ AR กับตัวเลือก DEFER เพื่อประกาศรายการตัวแปรและกำหนดขนาดของกระบวนการ จากนั้นใช้อาร์เรย์อาร์เรย์เพิ่มเติมเพื่อสร้างเงื่อนไขสำหรับสมการที่เลือกด้วยตัวแปรที่เลือกในช่วงเวลาที่เลือก ตัวอย่างเช่นสมการข้อผิดพลาดที่ผลิตมีดังต่อไปนี้โมเดลนี้ระบุว่าข้อผิดพลาดสำหรับ Y1 ขึ้นอยู่กับข้อผิดพลาดของทั้ง Y1 และ Y2 (แต่ไม่ใช่ Y3) ที่ทั้งล่าช้า 1 และ 2 และข้อผิดพลาดของ Y2 และ Y3 ขึ้นอยู่กับ ข้อผิดพลาดก่อนหน้านี้สำหรับตัวแปรทั้งสาม แต่เฉพาะที่ล่าช้า 1 อาร์กิวเมนต์ AR Macro สำหรับ AR ที่ถูก จำกัด การใช้ AR อื่นสามารถใช้กำหนดข้อ จำกัด ในกระบวนการ AR ของเวกเตอร์ได้โดยการเรียก AR หลายครั้งเพื่อระบุเงื่อนไข AR ที่แตกต่างกัน สมการ การเรียกครั้งแรกมีรูปแบบทั่วไประบุคำนำหน้าสำหรับ AR เพื่อใช้ในการสร้างชื่อของตัวแปรที่จำเป็นในการกำหนดกระบวนการ AR เวกเตอร์ ระบุลำดับของกระบวนการ AR ระบุรายการสมการที่จะใช้กระบวนการ AR ระบุว่า AR ไม่ใช่การสร้างกระบวนการ AR แต่ต้องรอข้อมูลเพิ่มเติมที่ระบุไว้ในการเรียก AR ในภายหลังสำหรับค่าชื่อเดียวกัน การโทรครั้งต่อไปจะมีรูปแบบทั่วไปเช่นเดียวกับในสายแรก ระบุรายการสมการที่จะใช้ข้อกำหนดในการเรียก AR นี้ เฉพาะชื่อที่ระบุไว้ใน endolist ค่าของสายแรกสำหรับชื่อค่าสามารถปรากฏในรายการของสมการใน eqlist ระบุรายชื่อสมการที่เหลืออยู่ของโครงสร้างที่เหลือจะถูกรวมเป็น regressors ในสมการใน eqlist เฉพาะชื่อใน endolist ของการเรียกครั้งแรกสำหรับค่าชื่อสามารถปรากฏใน varlist หากไม่ได้ระบุค่าเริ่มต้นของ varlist เพื่อ endolist ระบุรายการล่าช้าที่จะเพิ่มเงื่อนไข AR ค่าสัมบูรณ์ของข้อตกลงที่ล่าช้าไม่อยู่ในรายการถูกตั้งค่าเป็น 0 ความล่าช้าที่ระบุทั้งหมดต้องน้อยกว่าหรือเท่ากับค่าของ nlag และต้องไม่มีรายการที่ซ้ำกัน หากไม่ได้ระบุไว้ค่าเริ่มต้น laglist ไปยัง lags ทั้งหมด 1 ถึง nlag แมโคมาโครแมโคร SAS แมโคสร้างแถลงการเขียนโปรแกรมสำหรับ PROC MODEL สำหรับโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่ MA แมโครเป็นส่วนหนึ่งของซอฟต์แวร์ SASETS และไม่มีตัวเลือกพิเศษที่จำเป็นในการใช้แมโคร กระบวนการความผิดพลาดโดยเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้กับข้อผิดพลาดของสมการโครงสร้าง ไวยากรณ์ของ MA แมโครจะเหมือนกับแมโคร AR ยกเว้นไม่มีอาร์กิวเมนต์ TYPE เมื่อคุณใช้มาโคร MA และ AR รวมแมโคร MA ต้องเป็นไปตามมาโคร AR ข้อความ SASIML ต่อไปนี้ก่อให้เกิดข้อผิดพลาด ARMA (1, (1 3)) และบันทึกไว้ในชุดข้อมูล MADAT2 งบ PROC MODEL ต่อไปนี้ใช้เพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์ของโมเดลนี้โดยใช้โครงสร้างข้อผิดพลาดสูงสุด: การประมาณค่าพารามิเตอร์ที่สร้างขึ้นโดยการดำเนินการนี้จะแสดงในรูปที่ 18.61 รูปที่ 18.61 ค่าประมาณจาก ARMA (1, (1 3)) Process มีไวยากรณ์ MA แมนวลสองกรณี เมื่อข้อ จำกัด ในกระบวนการเวกเตอร์แมสซาชูเซตส์ไม่จำเป็นต้องมีไวยากรณ์ของมาโครแมสซาชูเซตส์มีรูปแบบทั่วไประบุคำนำหน้าสำหรับแมสซาชูเซตส์ที่จะใช้ในการสร้างชื่อของตัวแปรที่จำเป็นในการกำหนดกระบวนการแมสซาชูเซตส์และเป็น endolist เริ่มต้น คือลำดับของกระบวนการ MA ระบุสมการที่จะใช้กระบวนการ MA ถ้ามีมากกว่าหนึ่งชื่อการประมาณค่า CLS จะใช้สำหรับกระบวนการเวกเตอร์ ระบุความล่าช้าที่จะเพิ่ม MA terms ความล่าช้าที่ระบุทั้งหมดต้องน้อยกว่าหรือเท่ากับ nlag และต้องไม่มีรายการที่ซ้ำกัน ถ้าไม่ได้ระบุค่าล๊อคเกอร์จะผิดนัดกับ nlag ทั้งหมด 1 ถึง 1 ระบุวิธีการประมาณค่าที่จะใช้ ค่าที่ถูกต้องของ M คือ CLS (การประมาณการกำลังสองน้อยสุดเงื่อนไข), ULS (ค่าประมาณน้อยสุดที่ไม่มีเงื่อนไขโดยไม่มีเงื่อนไข) และ ML (ค่าประมาณความน่าจะเป็นสูงสุด) MCLS เป็นค่าเริ่มต้น อนุญาตเฉพาะ MCLS เมื่อมีการระบุสมการมากกว่าหนึ่งสมการใน endolist ไวยากรณ์แมโคร MAro สำหรับการเคลื่อนที่แบบเวกเตอร์ที่ถูก จำกัด การใช้ MA แบบอื่นสามารถใช้กำหนดการ จำกัด เวกเตอร์แมสซาชูเซตส์ได้โดยการเรียก MA หลาย ๆ ครั้งเพื่อระบุเงื่อนไขของ MA และ Lags ที่แตกต่างกันสำหรับสมการที่ต่างกัน การเรียกครั้งแรกมีรูปแบบทั่วไประบุคำนำหน้าสำหรับ MA เพื่อใช้ในการสร้างชื่อของตัวแปรที่จำเป็นในการกำหนดเวกเตอร์แมสซาชูเซตส์ ระบุลำดับของกระบวนการ MA ระบุรายการสมการที่จะใช้กระบวนการ MA ระบุว่า MA ไม่ได้สร้างกระบวนการ MA แต่ต้องรอข้อมูลเพิ่มเติมที่ระบุไว้ในการเรียก MA ในภายหลังสำหรับค่าชื่อเดียวกัน การโทรครั้งต่อไปจะมีรูปแบบทั่วไปเช่นเดียวกับในสายแรก ระบุรายการสมการที่จะใช้ข้อกำหนดในการโทร MA นี้ ระบุรายชื่อสมการที่เหลืออยู่ของโครงสร้างที่เหลือจะถูกรวมเป็น regressors ในสมการใน eqlist ระบุรายการล่าช้าที่จะมีการเพิ่มข้อกำหนด MA