Modele klasy arima

MODELE (S) ARIMA należą do najczę stosowanych i najskuteczniejszych Metod pronozowania Szeregów czasowych. Potrafią One uwzględnić Wiele diffĂŠrents Struktur niedających się zaobserwować podczas zwykłej wizualnej analizy. W szczególności możemy wykryć istniejące tendance oraz wahania sezonowe. Konstrukcja tej Klasy modeli polega na stopniowym uogólnianiu prostych Metod autoregresji i ruchomej średniej: Kluczowym zadaniem jest wybór rzędu modelu, CZYLI liczb p, d, q, P, D, Q. dobrym podejściem i stosowanym w firmie ProLogistica jest podział obserwacji na zbiór testowy i uczący, budowa wielu diffĂŠrents modeli na zbiorze testowym i porównanie ich pronoz ze zbiorem uczącym. Modèle ze współczynnikami, generujący pronozy obarczone najmniejszym błędem jest preferowany. Następnym krokiem jest dołączenie pozostałych obserwacji i ponowna estymacja parametrów. Le modèle ARIMA (0, 2, 2) sans constante prédit que la deuxième différence de la série équivaut à une fonction linéaire des deux dernières erreurs de prévision:. ARIMA (0, 1, 1) sans constante = lissage exponentiel simple: une autre stratégie de correction des erreurs autocorrélées dans un modèle de marche aléatoire est suggérée par le modèle de lissage exponentiel simple. Rappelez-vous que pour certaines séries chronologiques non stationnaires (par exemple, celles qui présentent des fluctuations bruyantes autour d`une moyenne à variation lente), le modèle de marche aléatoire ne fonctionne pas ainsi qu`une moyenne mobile des valeurs passées. En d`autres termes, plutôt que de prendre l`observation la plus récente comme prévision de la prochaine observation, il est préférable d`utiliser une moyenne des dernières observations afin de filtrer le bruit et d`estimer plus précisément la moyenne locale.

Le modèle de lissage exponentiel simple utilise une moyenne mobile pondérée exponentiellement des valeurs passées pour atteindre cet effet. L`équation de prédiction pour le modèle de lissage exponentiel simple peut être écrite dans un certain nombre de formes mathématiquement équivalentes, dont l`une est la forme dite de «correction d`erreur», dans laquelle la prévision précédente est ajustée dans la direction de l`erreur qu`elle a faite: Le processus de détermination des valeurs p, d et q qui sont les meilleures pour une série temporelle donnée sera discuté dans les sections ultérieures des notes (dont les liens sont en haut de cette page), mais un aperçu de certains types de modèles ARIMA non saisonniers qui sont couramment rencontrés est donnée ci-dessous.