Moving Media Time Series Stata

Spostamento averages. Moving averages. With set di dati convenzionali il valore medio è spesso il primo, e uno dei più utili, statistiche riassuntive per calcolare Quando i dati sono in forma di una serie temporale, serie significano è una misura utile, ma non riflettere la natura dinamica dei dati valori medi calcolati su periodi di cortocircuito, sia che precede il periodo corrente o centrato sull'esercizio corrente, sono spesso più utili perché questi valori medi variano, o spostare, come le mosse del periodo corrente da tempo t 2, t 3 ecc sono conosciuti come le medie mobili Mas una media mobile semplice è in genere la media non ponderata dei k valori precedenti una media mobile esponenziale ponderata è essenzialmente lo stesso di un media mobile semplice, ma con contributi alla media ponderata per la loro vicinanza al ora corrente perché non ce n'è uno, ma tutta una serie di medie per ogni serie in movimento, l'insieme di Mas può si essere tracciata su grafici, analizzato come una serie, e utilizzato in modellazione e previsione di una gamma di modelli può essere costruito utilizzando medie mobili, e questi sono conosciuti come modelli MA Se tali modelli si combinano con modelli autoregressiva AR modelli compositi risultanti sono noti come modelli ARMA o ARIMA la i è per lo spostamento integrated. Simple averages. Since una serie temporale può essere considerato come un insieme di valori,, t 1,2,3,4, n la media di questi valori possono essere calcolati Se assumiamo che n è abbastanza grande, e selezionare un intero k che è molto più piccolo di n possiamo calcolare un insieme di blocco medie, o semplici medie mobili di ordine misura k. Each rappresenta la media dei valori dei dati in un intervallo di osservazioni k si noti che il primo possibile MA di ordine k 0 è che per tk Più in generale si può cadere il pedice supplementare nelle espressioni sopra e write. This afferma che la media stimata al tempo t è la semplice media del valore osservato al tempo t e k precedente -1 procedura volta Se sono applicati pesi che diminuiscono il contributo di osservazioni che sono più lontani nel tempo, la media mobile è detto di essere in modo esponenziale lisciato medie mobili sono spesso usati come una forma di previsione, per cui il valore stimato per una serie al tempo t 1, S t 1 è considerato come il MA per il periodo fino al tempo TEG oggi s stima si basa su una media di precedenti valori registrati fino ad includere ieri s per data. Simple giornaliere medie mobili può essere visto come una forma di lisciatura nell'esempio illustrato di seguito, il set di dati di inquinamento atmosferico illustrato nell'introduzione di questo argomento è stato aumentato da 7 giorni in movimento linea MA media, qui in quanto rossi si può vedere, la linea MA leviga i picchi e le depressioni dei dati e può essere molto utile per individuare le tendenze lo standard previsionali formula di calcolo significa che la prima k -1 punti dati non hanno alcun valore mA, ma da allora in poi i calcoli si estendono fino al punto finale dei dati nel series. PM10 quotidiano valori medi, motivo Greenwich. source London Air Quality Network. One per il calcolo semplici medie mobili nel modo descritto è che consente valori calcolati per tutte le fasce orarie di volta tk fino ad oggi, e come si ottiene una nuova misurazione per il tempo t 1, il MA per il tempo t 1 può essere aggiunto al set già calcolato Ciò fornisce una semplice procedura per dinamica set di dati Tuttavia, ci sono alcuni problemi con questo approccio è ragionevole sostenere che il valore medio degli ultimi 3 periodi, per esempio, deve essere posizionato al tempo t -1, non il tempo t e per un MA su un numero pari di periodi forse dovrebbe trovarsi a metà tra due intervalli di tempo una soluzione a questo problema è quello di utilizzare i calcoli mA centrato, in cui il mA al tempo t è la media di un insieme simmetrica di valori intorno t Nonostante i suoi evidenti vantaggi, questo approccio non è generalmente utilizzato perché richiede che i dati è disponibile per eventi futuri, che non può essere il caso Nei casi in cui l'analisi è interamente di una serie esistente, l'uso di centrata Mas può essere preferable. Simple medie mobili possono essere considerate come una forma di lisciatura eliminando alcune componenti ad alta frequenza di una serie temporale ed evidenziando ma non rimozione tendenze in modo simile alla nozione generale di filtraggio digitale Infatti, medie mobili sono una forma di filtro lineare e 'possibile applicare un calcolo media mobile a un serie che è già stato lisciato, cioè l'attenuazione o il filtraggio di una serie già livellato ad esempio, con una media mobile di ordine 2, si può considerare come siano calcolate utilizzando pesi, in modo che il mA a x 2 0 5 x 1 0 5 x 2 Allo stesso modo, il MA presso x 3 0 5 x 2 0 5 x 3 Se si applica un secondo livello di lisciatura o il filtraggio, abbiamo 0 5 x 2 0 5 x 3 0 5 0 5 x 1 0 5 x 2 0 5 0 5 x 2 0 5 x 3 0 25 x 1 0 5 x 2 0 25 x 3 vale a dire il processo di filtraggio a 2 stadi o la convoluzione ha prodotto una simmetrica variabile ponderata media mobile, con i pesi circonvoluzioni più in grado di produrre abbastanza complessi medie mobili ponderate, alcuni dei che sono stati trovati particolarmente utili nei settori specializzati, come in assicurazione vita media calculations. Moving può essere utilizzato per rimuovere gli effetti periodici se calcolata con la lunghezza della periodicità come noto, ad esempio, con dati mensili variazioni stagionali spesso può essere rimosso se questo è l'obiettivo da applicare una media mobile di 12 mesi simmetrica con tutti i mesi ponderati allo stesso modo, tranne il primo e l'ultimo, che sono ponderati in base 1 2 questo è perché ci saranno 13 mesi nel modello ora corrente simmetrica, t - 6 mesi il totale è diviso per 12 procedure simili possono essere adottate per le medie mobili ponderate periodicity. Exponentially ben definiti EWMA. With le semplici osservazioni in movimento media formula. all sono equamente ponderati Se abbiamo chiamato questi pesi uguali, t ciascuno dei pesi k sarebbe parità 1 k quindi la somma dei pesi sarebbe 1, e la formula sarebbe be. We già visto che più applicazioni di questo risultato processo nei pesi diversi Con media mobile esponenziale ponderata il contributo al valore medio dalle osservazioni che sono più rimosso nel tempo è deliberata riduzione, sottolineando in tal modo i recenti avvenimenti più locali Essenzialmente un parametro smoothing, 0 1, viene introdotto, e la formula riveduta to. A versione simmetrica di questa formula sarebbe del form. If pesi nel modello simmetrico sono selezionato come le condizioni dei termini di espansione binomiale, 1 2 1 2 2 ° trimestre che si somma a 1, e come q diventa grande, si avvicinerà la distribuzione normale si tratta di una forma di ponderazione del kernel, con la recitazione binomiale come la funzione del kernel la convoluzione due fasi descritta nel paragrafo precedente è proprio questa disposizione, con q 1, ottiene il weights. In livellamento esponenziale è necessario utilizzare un insieme di pesi che somma a 1 e che riducono dimensioni geometricamente I pesi utilizzati sono tipicamente il form. To mostrano che questi pesi sommano a 1, prendere in considerazione l'espansione di 1 come una serie possiamo write. and espandere l'espressione tra parentesi con il binomio formula 1- xp dove x 1 e p -1, che gives. This quindi fornisce una forma di ponderata media mobile delle ricetta del colore per sommatoria può essere scritta come una ricorrenza relation. which semplifica il calcolo notevolmente, ed evita il problema che il regime ponderazione deve rigorosamente essere infinita per i pesi per riassumere a 1 per piccoli valori di questo non è tipicamente il caso la notazione usata da diversi autori varia Alcuni usano la lettera S per indicare che la formula è essenzialmente una variabile levigato, e write. whereas letteratura teoria di controllo utilizza spesso Z anziché S per i valori ponderati esponenziale o levigate vedi, per esempio, Lucas e Saccucci, 1990 luc1, e il sito web del NIST per maggiori dettagli e ha lavorato esempi le formule sopra citati derivano dal lavoro di Roberts 1959 Rob1, ma Hunter 1986 HUN1 utilizza un'espressione del form. which può essere più appropriato per l'uso in alcune procedure di controllo con 1 la stima media è semplicemente il suo valore misurato o il valore del dato precedente Con 0 5 la stima è la media mobile semplice delle misure attuali e precedenti in modelli di previsione il valore, S t è spesso usato come stima o valore di previsione per il periodo di tempo successivo, ossia quale stima x al tempo t 1 così have. This mostra che il valore di previsione al tempo t 1 è una combinazione dei precedenti mobile esponenziale ponderata media più una componente che rappresenta l'errore di previsione ponderata, al momento t. Assuming una serie temporale è dato è richiesta una previsione, un valore per è richiesto Questo può essere stimata sulla base dei dati esistenti, valutando la somma degli errori di previsione quadrati ottenere con diversi valori per ogni t 2,3 impostando la prima stima di essere il primo valore di dati osservati, x 1 in applicazioni di controllo il valore di è importante in quanto si è utilizzato nella determinazione dei limiti di controllo superiore e inferiore, e colpisce la media ARL tiratura prevista prima che questi limiti di controllo sono rotti sotto l'ipotesi che la serie storica rappresenta un insieme di casuale, identicamente distribuite variabili indipendenti con varianza comune in queste circostanze la varianza del controllo statistic. is Lucas e Saccucci, limiti 1990.Control sono generalmente impostato come multipli fissi di questa varianza asintotica, es - 3 volte la deviazione standard Se 0 25, per esempio, ed i dati monitorati si assume di avere una distribuzione normale, N 0,1, quando il controllo, i limiti di controllo sarà - 1 134 e il processo raggiungerà uno o l'altro limite a 500 passi in media Lucas e Saccucci 1990 luc1 ricavare i ARLS per una vasta gamma di valori e sotto varie ipotesi che utilizzano procedure di Markov Chain Essi tabulare i risultati, compresa la fornitura di ARLS quando la media del processo di controllo è stato spostato di un multiplo della deviazione standard, ad esempio, con uno spostamento 0 5 con 0 25 l'ARL è meno di 50 tempo steps. The approcci descritti sopra è nota come singola livellamento esponenziale le procedure sono applicate una volta alla serie tempo e poi analisi o processi di controllo vengono effettuate sul set di dati risultante lisciato Se il set di dati include una tendenza eo componenti stagionali, due o tre stadi di livellamento esponenziale può essere applicato come un mezzo per rimuovere esplicitamente modellare questi effetti vedono ulteriormente, la sezione sulle previsioni di sotto, e il NIST ha lavorato esempio. CHA1 Chatfield C 1975 L'analisi della teoria tempi Series e pratica Chapman and Hall, London. HUN1 Hunter J S 1986 si muove in modo esponenziale ponderata J media di Tecnologia Qualità, 18, 203-210. Luc1 Lucas J M, Saccucci M S 1990 ponderata esponenzialmente Moving sistemi basati sulla media di controllo delle proprietà e dei Miglioramenti Technometrics, 32 1, 1-12. Rob1 Roberts SW 1959 controllo grafico test basati su medie mobili geometriche Technometrics, 1, analisi dei dati e statistica 239-250.Stata Software. Nicholas J Cox, Durham University, UK Christopher Baum, Boston College. egen, MA e la sua limitations. Stata s comando più ovvio per calcolare medie mobili è la funzione ma di egen Data un'espressione, crea una - periodo media mobile di tale espressione per impostazione predefinita, viene preso come 3 devono essere odd. However, come l'inserimento manuale indica, Egen, ma può non essere combinato con da lista-variabili e, per questo motivo, non è applicabile ai dati panel in ogni caso, si erge al di fuori del set di comandi appositamente scritte per le serie temporali vedere la serie tempo per details. Alternative approaches. To calcolare medie mobili per dati panel, ci sono almeno due scelte Entrambi dipendono dal set di dati essendo stato tsset anticipo Questo è molto vale la pena di fare, non solo è possibile risparmiare più volte specificando variabile del pannello e variabile tempo, ma si comporta in modo stata elegantemente dato eventuali lacune nella data.1 Scrivi la tua definizione utilizzando gli operatori generate. Using serie temporali come la L e F dare la definizione della media mobile come argomento di una dichiarazione di generare Se si esegue questa operazione, si sta, naturalmente, non limitato alla equiponderato movimento centrato non ponderata medie calcolate per Egen, ma. For esempio, ugualmente ponderati tre periodo medie mobili sarebbe stata data by. and alcuni pesi possono essere facilmente specified. You può, ovviamente, specificare un'espressione come log myvar invece di un nome di variabile tale come myvar. One grande vantaggio di questo approccio è che Stata fa automaticamente la cosa giusta per i dati panel leader e in ritardo di sviluppo valori sono elaborati all'interno di pannelli, come logica impone dovrebbero essere lo svantaggio più evidente è che la linea di comando può ottenere piuttosto lungo se la media mobile coinvolge diverse esempio terms. Another è una media mobile unilaterale basata solo sui valori precedenti Questo potrebbe essere utile per generare un'aspettativa adattativo di ciò che una variabile sarà basato esclusivamente su informazioni ad oggi quello che potrebbe qualcuno meteo per il corrente periodo sulla base degli ultimi quattro valori, utilizzando uno schema di ponderazione un ritardo di 4 periodo potrebbe essere particolarmente comunemente usato con timeseries.2 trimestrali Usa Egen, filtro dal SSC. Use filtro funzione di egen scritto dall'utente dal pacchetto egenmore su SSC In Stata 7 aggiornata dopo 14 novembre 2001, è possibile installare questo pacchetto by. after che aiutano punti egenmore per i dettagli su filtro I due esempi sopra sarebbe resa. In questo confronto la generano approccio è forse più trasparente, ma vedremo un esempio del contrario in un momento in cui i ritardi sono una numlist conduce essere ritardi negativi in ​​questo caso -1 1 si espande a -1 0 1 o portare 1, lag 0 , lag 1 i ficients cOEF, un'altra numlist, moltiplicare i corrispondenti elementi in ritardo di sviluppo o che conducono in questo caso, tali elementi sono myvar e l'effetto dell'opzione normalizzare è in scala ogni coefficiente per la somma dei coefficienti in modo che coef 1 1 1 normalizzare è equivalente a coefficienti di 1 3 1 3 1 3 e coef 1 2 1 normalizzare equivale a coefficienti di 1 4 1 2 1 4.You deve specificare non solo i ritardi, ma anche i coefficienti Perché Egen, ma fornisce il caso altrettanto ponderata, la motivazione principale per Egen, il filtro è quello di sostenere il caso ineguale ponderata, per i quali è necessario specificare coefficienti si potrebbe anche dire che obbliga agli utenti di specificare coefficienti è un po 'di pressione in più su di loro per pensare a ciò che i coefficienti che vogliono la principale giustificazione per la parità pesi è, immaginiamo, la semplicità, ma pesi uguali avere pessime proprietà del dominio della frequenza, per citare solo un consideration. The terzo esempio sopra potrebbe be. either di cui si tratta solo di così complicato come l'approccio di generare ci sono casi in cui Egen, filtro dà una formulazione più semplice di generare Se si desidera un filtro binomiale di nove termine, che i climatologi trovano utile, then. looks forse meno orribile di, e più facile da ottenere than. Just come con l'approccio di generare, Egen, filtro funziona correttamente con pannello i dati, infatti, come già detto, dipende il set di dati essendo stato tsset beforehand. A tip. After grafica calcolo della media mobile, probabilmente si vuole guardare un grafico il comando tsgraph scritto dall'utente è intelligente su insiemi di dati tsset Installarlo in un up-to-date Stata 7 da SSC ist tsgraph. What su sottoinsiemi con if. None degli esempi di cui sopra fanno uso di se restrizioni infatti Egen, ma non permetteranno che se da precisare di tanto in tanto la gente vuole usare se il calcolo medie mobili, ma il suo uso è un po 'più complicato di quello che è usually. What ci si può aspettare da una media mobile calcolata con se Cerchiamo di identificare due interpretazione possibilities. Weak Non voglio vedere nessun risultato per l'interpretazione esclusi observations. Strong i don t neanche voglia di utilizzare i valori per la observations. Here esclusi è un esempio concreto Supponiamo che in conseguenza di alcuni se la condizione, le osservazioni 1-42 sono inclusi, ma non osservazioni sul 43, ma la media mobile a 42 dipenderà, tra le altre cose, sul valore per l'osservazione 43 se la media si estende avanti e indietro ed è di lunghezza di almeno 3, e sarà simile dipendere da alcune delle osservazioni 44 in poi, in qualche circumstances. Our ipotesi è che la maggior parte delle persone andare per la interpretazione debole, ma se questo è corretto, Egen, filtro non supporta se o si può sempre ignorare quello che non desiderate o anche impostare valori indesiderati a mancare in seguito utilizzando replace. A nota sui risultati mancanti alle estremità delle series. Because medie mobili sono funzioni di ritardi e conduce, Egen, ma produce manca in cui non esistono i ritardi e conduce, all'inizio e alla fine della serie un'opzione nomiss costringe il calcolo di breve, non centrati medie mobili per il contrasto tails. In, né generare né Egen, filtro fa, o permette, nulla di speciale per evitare risultati mancante Se uno dei valori necessari per il calcolo è mancante, quindi questo risultato non è presente spetta agli utenti di decidere se e quanto la chirurgia correttiva è richiesto per tali osservazioni , presumibilmente dopo aver guardato il set di dati e considerando ogni scienza di base che può essere portato a bear. Introduction di serie Tempo Utilizzando Stata. Stata Press eBooks vengono letti usando VitalSource Bookshelf piattaforma Bookshelf è gratuita e permette di accedere al tuo Stata Press eBook dal computer , smartphone, tablet, o eReader. How di accedere al tuo eBook.2 Una volta effettuato l'accesso, fai clic riscattare nell'angolo in alto a destra Inserisci il tuo codice eBook il codice eBook sarà nella vostra conferma d'ordine e-mail sotto l'eBook s title.3 l'eBook sarà essere aggiunto alla libreria si può quindi scaricare Bookshelf su altri dispositivi e sincronizzare la libreria per visualizzare l'eBook. Bookshelf è disponibile sul following. Online Bookshelf è disponibile on-line da qualsiasi computer collegato a Internet da accessing. 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I rimasto stupito il modo VitalSource di presentare i libri tutto sembra perfettamente impaginato, ma ancora è possibile sfogliare il libro nello stesso modo in cui si sfogliare una pagina web molto lunga nel browser web E meglio di tutti , ogni volta che ho la mia tavoletta con me, i miei libri sono solo un colpo away. Michael Mitchell. Senior statistico al Children USC s autore della rete dati di quattro libri Stata Press, ed ex consulente statistico UCLA che immaginato e disegnato le statistiche Resources Consulting UCLA la politica website. Return Titolo: eBooks. Stata stampa sono nonreturnable e nonrefundablement dal group. Introduction tecnica Stata di serie tempo usando Stata da Sean Becketti, fornisce una guida pratica per lavorare con i dati di serie temporali utilizzando Stata e si rivolge a una vasta gamma di utenti I numerosi esempi, spiegazioni concisi che si concentrano su l'intuizione, e consigli utili sulla base del autore s decenni di esperienza con metodi serie temporali rendono il libro penetranti non solo per gli utenti accademici, ma anche per i professionisti nel settore industriale e government. The libro è adatta sia per i nuovi utenti e Stata per gli utenti esperti che sono nuovi a serie temporali analysis. Chapter 1 fornisce un'introduzione mite ancora veloce per Stata, mettendo in evidenza tutte le caratteristiche che un utente deve conoscere per poter iniziare a utilizzare Stata per serie temporali analisi Capitolo 2 è un rapido aggiornamento sulla regressione e verifica di ipotesi, e definisce i concetti chiave come rumore bianco, autocorrelazione, e lag operators. Chapter 3 inizia la discussione delle serie storiche, utilizzando tecniche di media mobile e Holt Winters per lisciare e previsioni i dati Becketti introduce anche il concetto di trend, ciclicità e stagionalità e mostra come possono essere estratti da un capitolo della serie 4 si concentra sull'uso di questi metodi per la previsione e illustra come le ipotesi relative tendenze e cicli sottostanti i vari media mobile e Holt tecniche di Winters influenzano le previsioni prodotte Anche se queste tecniche sono a volte trascurati in altri libri di serie temporali, che sono facili da implementare, può essere applicato a molte serie in fretta, spesso produrre previsioni altrettanto buone come le tecniche più complicate, e come sottolinea Becketti, hanno il vantaggio di essere facilmente spiegato ai colleghi e responsabili politici, senza sfondi in statistics. Chapters 5 attraverso modelli di serie temporali singola equazione 8 Encompass capitolo 5 si concentra su analisi di regressione in presenza di disturbi autocorrelati e dettagli vari approcci che possono essere utilizzati quando tutti i regressori sono strettamente esogeno ma gli errori sono autocorrelate, quando il set di regressori include una variabile dipendente ritardata e errori indipendenti, e quando il set di regressori comprende un lag variabile dipendente ed errori autocorrelati Capitolo 6 descrive il modello ARIMA e la metodologia Box Jenkins e il capitolo 7 si applica queste tecniche per sviluppare un modello ARIMA a base di US PIL capitolo 7, in particolare, si rivolge a professionisti perché va passo dopo passo attraverso un esempio reale qui è la mia serie, ora come faccio a montare un modello ARIMA ad esso Capitolo 8 è la sintesi autonomo di ARCH GARCH modeling. In la parte finale del libro, Becketti discute modelli multipli di equazioni, in particolare VAR e VECs Capitolo 9 si concentra sui modelli VAR e illustra tutti i concetti chiave, comprese le specifiche del modello, Granger causalità, analizza impulso-risposta, e la previsione, utilizzando un semplice modello dei modelli VAR strutturali dell'economia degli Stati Uniti sono illustrate imponendo una regola di Taylor su tassi di interesse il capitolo 10 presenta non stazionaria analisi delle serie temporali Dopo aver descritto le prove non stazionarietà e l'unità-root, Becketti naviga magistralmente il lettore attraverso il compito spesso confondendo di specificare un modello VEC, con un esempio basato sui salari di costruzione in Washington, DC, e che circonda gli stati capitolo 11 concludes. Sean Becketti è un veterano del settore finanziario con tre decenni di esperienza nel mondo accademico, governo e l'industria privata e 'stato uno sviluppatore di stata nella sua infanzia, ed è stato redattore del Bollettino tecnico stata il precursore del stata ufficiale tra il 1993 e il 1996 è stato un utente normale stata sin dal suo inizio, e ha scritto molti dei i primi comandi di serie temporali in Stata. Introduction a Time Series utilizzando Stata da Sean Becketti, è una prima classe, ad esempio a base di guida per l'analisi di serie temporali e la previsione usando Stata può servire sia come un punto di riferimento per i professionisti ed un supplementare libro di testo per gli studenti in statistica applicata courses. Table del tavolo contents. View di contents. List di figures.1 Appena sufficiente Stata.1 1 Come started.1 1 1 Azione prima, spiegazione più tardi 1 1 2 Ora qualche spiegazione 1 1 3 Navigazione del interfaccia 1 1 4 La gestalt di Stata 1 1 5 Le parti della Stata speech.1 2 Tutto su dati 1 3 Guardando i dati 1 4 Statistics.1 4 1 Nozioni di base 1 4 2 5 Estimation.1 cianfrusaglie 1 6 Effettuare una data .1 6 1 Come guardare bene 1 6 2 Transformers.1 7 date di battitura e variabili di data 1 8 Guardando ahead.2 quel tanto che basta statistics.2 1 variabili aleatorie e loro momenti 2 2 Test di ipotesi regression.2 2 3 lineare 3 1 Ordinary minimi quadrati 2 3 2 variabili strumentali 2 3 3 FGLS.2 4 modelli multiple-equazione 2 5 tempo serie.2 5 1 rumore bianco, autocorrelazione, e stazionarietà 2 5 2 ARMA models.3 Filtraggio di serie temporali dati3 1 Preparazione analizzare una volta series.3 1 1 Domande per tutti i tipi di data. How sono le variabili definite Qual è il rapporto tra i dati e il fenomeno di interesse che ha compilato i dati quali processi hanno generato gli dati3 1 2 domande appositamente per tempo - serie data. What è la frequenza di misura sono i dati destagionalizzati sono la revised.3 dati 2 i quattro componenti di un tempo di ciclo series. Trend Seasonal.3 3 Alcune semplici filters.3 3 1 Smoothing una tendenza 3 3 2 Smoothing un ciclo 3 3 3 Smoothing un andamento stagionale 3 3 4 Smoothing reale dati3 4 Ulteriori filters.3 4 1 mA medie ponderate mobili 3 4 2 EWMAs. exponential EWMAs dexponential doppio mobile esponenziale averages.3 4 3 Holt Winters smoothers. hwinters Holt Winters Rasanti senza smoothers shwinters componente stagionale Holt Winters tra cui un component.3 stagionale 5 Punti da remember.4 un primo passaggio a forecasting.4 1 previsioni fundamentals.4 1 1 Tipi di previsioni di 4 1 2 Misurare la qualità di una previsione a 4 1 3 elementi di una forecast.4 2 filtri che forecast.4 2 1 Previsioni basate su EWMAs 4 2 2 Previsione di una serie di tendenza con un component.4 stagionale 3 Punti da ricordare 4 4 ​​Guardando ahead.5 autocorrelati disturbances.5 1 1 Esempio ipoteca rates.5 2 modelli di regressione con disturbances.5 autocorrelazione 2 1 del primo ordine di autocorrelazione 5 2 2 Esempio ipotecari tassi cont.5 3 test per autocorrelation.5 3 1 Altri tests.5 4 Stima con primo ordine data.5 autocorrelato 4 1 modello 1 regressori rigorosamente esogeni e autocorrelato strategia disturbances. The OLS La strategia di trasformazione La strategia FGLS confronto delle stime di model.5 4 2 modello 2 A ritardato variabile dipendente e gli errori IID 5 4 3 modello 3 Una variabile dipendente ritardata con AR 1 errori. la strategia di trasformazione la IV strategy.5 5 stima del tasso ipotecario equazione 5 6 Punti da remember.6 univariata di serie temporali models.6 1 il processo lineare generale 6 2 Lag polinomi Notazione o prestidigitazione 6 3 il modello ARMA 6 4 stazionarietà e invertibilità 6 5 Cosa possono fare modelli ARMA 6 6 Punti da ricordare 6 7 Guardando ahead.7 Modellazione un mondo reale tempo series.7 1 Tutto pronto per modellare un tempo di serie 7 2 L'approccio Box Jenkins 7 3 Specifica di un ARMA model.7 3 1 Passo 1 Indurre stazionarietà ARMA diventa ARIMA 7 3 2 Passo 2 Mente il tuo ps e q S.7 4 Stima 7 5 in cerca di guai Modello checking.7 diagnostico 5 1 Overfitting 7 5 2 Prove del residuals.7 6 previsione con modelli ARIMA 7 7 previsioni a confronto 7 8 Punti da ricordare 7 9 che cosa abbiamo imparato finora 7 10 Guardando ahead.8 volatility.8 variabili nel tempo 1 Esempi di volatilità variabile nel tempo 8 2 ARCH Un modello di variabili nel tempo volatilità 8 3 estensioni per il model.8 ARCH 3 1 GARCH Limitare l'ordine del modello 8 3 2 Altre risposte extensions. Asymmetric alle notizie variazioni della volatilità influenza la media della serie osservabile non normali errori quote e ends.8 4 Punti da remember.9 i modelli di più tempo series.9 1 Vector autoregressions.9 1 1 Tre tipi di VARs.9 2 un VAR del macroeconomy.9 Stati Uniti 2 1 Utilizzo Stata a stimare una forma ridotta VAR 9 2 2 test di un VAR per stationarity. Evaluating una previsione VAR .9 3 Chi è il first.9 3 1 correlazione incrociata 9 3 2 Riassunto dei rapporti temporali in una causalità VAR. Granger Come imporre FEVDs ordinare usando Stata per calcolare IRFs e FEVDs.9 4 1 Esempi di un SVAR breve periodo 9 4 2 Esempi di un SVAR.9-lungo periodo 5 Punti da ricordare 9 6 Guardando ahead.10 i modelli di tempo non stazionaria series.10 1 Trends e unità radici 10 2 test per radici unitarie 10 3 cointegrazione alla ricerca di un rapporto a lungo termine 10 4 relazioni di cointegrazione e VECMs 10 4 1 componenti deterministici nella VECM 10 5 dall'intuizione di VECM un example. Step 1 Confermare l'unità principale passo 2 Identificare il numero di ritardi passo 3 Identificare il numero di rapporti di cointegrazione Fase 4 Montare un VECM Fase 5 test per la stabilità e rumore bianco residui Passo 6 Riesame le implicazioni del modello per reasonableness.10 6 Punti da ricordare 10 7 Guardando ahead.11 chiusura observations.11 1 dare un senso a tutto questo 11 2 Cosa abbiamo miss.11 2 1 tempo - avanzata argomenti serie 11 2 2 Ulteriori strumenti di gestione Stata serie temporali features. Data e utilities modelli univariati modelli multivariati.