1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

CÁCH THỨC TIẾN HÀNH dự báo dựa vào mô HÌNH ARIMA 1

11 81 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 11
Dung lượng 516,21 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

CÁCH THỨC TIẾN HÀNH DỰ BÁO DỰA VÀO MÔ HÌNH ARIMA1.. Thiết lập thời gian LƯU Ý: Tùy thuộc từng chuỗi thời gian để thiết lập thời gian thích hợp... Xét tính dừng của chuỗi thời gian 2.1..

Trang 1

CÁCH THỨC TIẾN HÀNH DỰ BÁO DỰA VÀO MÔ HÌNH ARIMA

1 Thiết lập thời gian

LƯU Ý: Tùy thuộc từng chuỗi thời gian để thiết lập thời gian thích hợp

Trang 2

2 Xét tính dừng của chuỗi thời gian 2.1 Quan sát đồ thị

Trang 3

2.2 Kiểm định Dickey-Fuller

Trang 4

LƯU Ý:

Bước 1: Thực hiện hai thao tác 2.1 và 2.2 cho chuỗi thời gian quan sát (Yt) Quan sát:

- Nếu Yt là chuỗi dừng thì chuyển sang mục 3

- Nếu Yt không phải là chuỗi dừng thì chuyển sang Bước 2

Bước 2: Sử dụng chuỗi sai phân bậc 1 của Yt (kí kiệu: D Yt) tiến hành theo hai thao tác ở mục 2.1 và 2.2 cho chuỗi D.Yt

Việc lấy sai phân chấm dứt khi chuỗi sai phân đảm bảo là 1 chuỗi dừng.

3 Xác định tập hợp mô hình ARIMA(p,d,q)

Dựa vào đồ thị tự tương quan (SAC) và tương quan từng phần (SPAC) của chuỗi DỪNG được xác định ở Mục 2 Xác định:

p: dựa vào SPAC, p được xác định tại độ trễ có mức ý nghĩa thống kê (giá trị tương quan từng phần nằm ngoài đường giới hạn)

d: Là bậc sai phân biến chuỗi Yt không dừng thành 1 chuỗi sai phân dừng

q: dựa vào SAC, q được xác định tại độ trễ có mức ý nghĩa thống kê (giá trị tự tương quan nằm ngoài đường giới hạn)

Trang 5

4 Tiến hành dự báo lần lượt từng mô hình một 4.1 Mô hình 1:

Bước 1: Tính toán giá trị dự báo

Trang 7

Bước 2: Kiểm định phần dư là nhiễu trắng

Tính phần dư

Kiểm định phần dư

Trang 9

LƯU Ý:

- Nếu giá trị tự tương quan và tương quan từng phần của phần dư tại các độ trễ khác nhau

đều (đa phần) nằm trong đường giới hạn ( ± ) thì kết luận PHẦN DƯ LÀ NHIỄU TRẮNG Do đó, mô hình có thể sử dụng để dự báo.

- Ngược lại, nếu phần dư không là nhiễu trắng thì mô hình 1 không được dùng để dự báo cho chuỗi thời gian trên

4.2 => 4.n: Tiến hành các mô hình còn lại, làm hoàn toàn tương tự mục 4.1

5 Lựa chọn mô hình dự báo tối ưu

So sánh cặp 3 giá trị LL (Log Likelihood), AIC, BIC của các mô hình có thể sử dụng để

dự báo

Trang 11

LƯU Ý

1 Bố cục trình bày

Phần I Giới thiệu chuỗi thời gian

Phần II.Tiến hành phương pháp

Chính là nội dung trình bày phía trên

Phần III Kết luận

Bảng số liệu và kết luận

2 Đảm bảo bài làm không sao chép với bất kì ai đang học học phần DBPTKTXH do

Cô đảm nhiệm.

Chúc các em học tốt Làm bài đạt kết quả cao!“I love what I do and it loves me back”

Ngày đăng: 27/03/2018, 14:25

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm

w