Autoregressiv Gleit Durchschnitt Quellcode

Zeitreihenanalyse tsa statsmodels. tsa enthält Modellklassen und Funktionen, die für die Zeitreihenanalyse nützlich sind. Dies umfasst derzeit univariate autoregressive Modelle (AR), Vektor autoregressive Modelle (VAR) und univariate autoregressive gleitende durchschnittliche Modelle (ARMA). Es enthält auch deskriptive Statistiken für Zeitreihen, zB Autokorrelation, partielle Autokorrelationsfunktion und Periodogramm sowie die entsprechenden theoretischen Eigenschaften von ARMA oder verwandten Prozessen. Es enthält auch Methoden, um mit autoregressiven und bewegten durchschnittlichen Lag-Polynomen zu arbeiten. Darüber hinaus stehen entsprechende statistische Tests und einige nützliche Helferfunktionen zur Verfügung. Die Schätzung erfolgt entweder durch exakte oder bedingte Maximum Likelihood oder bedingte kleinste Quadrate, entweder mit Kalman Filter oder Direct Filtern. Derzeit müssen Funktionen und Klassen aus dem entsprechenden Modul importiert werden, aber die Hauptklassen werden im statsmodels. tsa-Namespace zur Verfügung gestellt. Die Modulstruktur befindet sich innerhalb von statsmodels. tsa ist stattools. Empirische Eigenschaften und Tests, acf, pacf, granger-causality, adf Einheit Wurzeltest, ljung-box Test und andere. Armodel Univariate autoregressive Prozess, Schätzung mit bedingten und exakten Maximum-Likelihood und bedingten kleinsten Quadrate Arimamodel. Univariate ARMA-Prozess, Schätzung mit bedingten und exakten Maximum-Likelihood und bedingten kleinsten Quadrate vectorar, var. Vektor autoregressive Prozess (VAR) Schätzmodelle, Impulsantwortanalyse, Prognosefehler Varianzzerlegungen und Datenvisualisierungswerkzeuge kalmanf. Schätzungsklassen für ARMA und andere Modelle mit exaktem MLE mit Kalman Filter armaprocess. Eigenschaften von Arma-Prozessen mit vorgegebenen Parametern, Dazu gehören Werkzeuge zur Umwandlung zwischen ARMA, MA und AR-Darstellung sowie acf, pacf, spektrale Dichte, Impulsantwortfunktion und ähnliches sandbox. tsa. fftarma. Ähnlich wie armaprocess aber arbeiten im Frequenzbereich tsatools. Zusätzliche Helfer-Funktionen, um Arrays von verzögerten Variablen zu schaffen, konstruieren Regressoren für Trend, Detrend und ähnliches. Filter. Helper-Funktion zum Filtern von Zeitreihen Einige zusätzliche Funktionen, die auch für die Zeitreihenanalyse nützlich sind, sind in anderen Teilen von Statsmodellen, zum Beispiel zusätzliche statistische Tests. Einige verwandte Funktionen sind auch in matplotlib, nitime und scikits. talkbox verfügbar. Diese Funktionen sind mehr für den Einsatz in der Signalverarbeitung ausgelegt, wo längere Zeitreihen vorhanden sind und häufiger im Frequenzbereich arbeiten. Beschreibende Statistiken und Tests stattools. acovf (x, unvoreingenommen, demean, fft) SprinN, Capital Markets Vorhersagen mit Neural Networks. SprinN, das beste Vorhersage-Tool auf Künstliche Intelligenz Techniken (Artificial Neural Networks) basiert, gibt Ihnen genaue öffnen, halten und schließen Empfehlungen für Ihre Investitionen in die Kapitalmärkte. Sowohl lange als auch kurze Operationen stehen zur Verfügung. SprinN ermöglicht es Ihnen, das Risiko für Ihre Operationen, die Provisionen, den Einfluss von technischen Analysen Indikatoren (gleitenden Durchschnitt. TeeChart für Java ist eine umfangreiche Charting-Komponenten-Bibliothek für Java-Entwickler. Basierend auf mehr als Jahrzehnten Erfahrung mit Kunden-Charting-Anforderungen ist es Extrem portabel und kann in allen gängigen Java-Programmierungen verwendet werden. Ich war nicht in der Lage, die Peaks aus meiner experimentell gewonnenen Daten wegen seiner zufälligen Natur zu bekommen. Daher die Findpeaks () in Matlab-Bibliothek definiert wurde nicht geben Ergebnisse wie erwartet Ich habe einen Code gemacht, der dazu beiträgt, findpeaks () zu helfen, aber ein primitives, stilisiertes automatisiertes Handelssystem zu schaffen, das von einem Festzonen-Timer betrieben wird, und die Abwicklung, Speicherung und Analyse von Daten, eine Strategie, die das Portfolio bei jeder Iteration neu ausbalanciert, und die Basisausgabe Wird in einer ActiveX-Charting-Komponenten-Bibliothek angezeigt, die über 60 Chart-Styles und 56 mathematische und statistische Funktionen sowie einen vollständigen Satz von Chart-Tools-Komponenten für zusätzliche Funktionalität bietet. Enthält 32-Bit-Verstärker-64-Bit-Versionen. Für Windows und Web. Moving Star Field Code zeigt ein bewegtes Sternfeld in einem resizable Fenster. Der Code wird in Standard C mit der Win32 API geschrieben. Berechnet den Woody-Durchschnitt, indem er zuerst einzelne Signale (verfälscht durch Jitter) mit dem Standard-Durchschnitt ausrichtet. Verwendet xcorr, um die Verzögerung zu berechnen und dann die Mittelwerte wieder zu generieren, um eine verbesserte Schätzung zu erhalten. Beispiel in help. he Code führt die Simulation von Zeitreihen mit autoregressiven fraktional integrierten Gleitender Durchschnitt (ARFIMA) Modelle, die ARIMA verallgemeinern (autoregressive integrierte gleitenden Durchschnitt) und ARMA autoregressive gleitende durchschnittliche Modelle. ARFIMA-Modelle erlauben nicht-ganzzahlige Werte des differenzierenden Parameters und sind nützlich bei der Modellierung von Zeitreihen mit langem Speicher. Der Code simuliert im Allgemeinen ein ARFIMA (p, d, q) Modell, wobei d die Differenzierung ist. Es berechnet den Tillson gleitenden Durchschnitt. Der Benutzer ist in der Lage, die Parameter wie die Glättung Sweeps und den Volumenfaktor Implementierung von Moving Average Filter zu ändern. Der gleitende Durchschnittsfilter arbeitet durch Mittelung einer Anzahl von Punkten aus dem Eingangssignal, um jeden Punkt im Ausgangssignal zu erzeugen. In Gleichungsform ist dies geschrieben: Diese Datei enthält drei m-Datei, die den Value at Risk (VaR) des Portfolios, bestehend aus zwei Aktienpreisen, mit dem exponentiell gewichteten Moving Average schätzen. Die Hauptfunktion ist ewmaestimatevar. Für die Schätzung von VaR sollten Sie dies verwenden. Sehr effizienter gleitender Durchschnittsfilter mit Faltung umgesetzt. Geglättete Daten movave (Datenvektor, Mittelungsfenster Größe in Samples) Siehe auch: slidefilter. m von demselben Autor Moving Average Filter implementiert mit einer quotSliding Sumquot Technik. Vergleichsweise effizient Geglättete Daten-Folienfilter (Datenvektor, Schiebeintervall Länge in Samples) Siehe auch: movave. m CHEAPHLOCPLOT Ein freier High-Low-Open-Close (und Volumen und gleitender Durchschnitt), um einen CSSM-Thread zu beantworten (quotSubject: bei Verwendung von Matlab zu zeichnen Stock Chartsquot). Eine gleitende durchschnittliche Implementierung mit eingebautem Filter, die sehr schnell ist. Für Vektoren berechnet Y RUNMEAN (X, M) ein Laufmittel (auch als gleitender Durchschnitt bekannt) auf den Elementen des Vektors X. Es verwendet ein Fenster von 2M1 Datenpunkten. M eine positive ganze Zahl, die die Größe des Fensters (halb) definiert. Im Pseudocode: Y (i). Dieser Code berechnet die exponentiell gewichtete Moving Average Standardabweichung Exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche (EWMA) Standardabweichung wendet unterschiedliche Gewichte auf unterschiedliche Renditen an. Neuere Renditen haben ein größeres Gewicht auf der. In Bezug auf das Verhalten ist dies eine Alternative zum Filtern () für einen gleitenden Mittelkern, außer dass es schneller ist. Die Geschwindigkeit hängt nicht von der Filterlänge ab. Der Code benutzt eine Variante des Cumsum-Tricks, wenn auch nicht der Quoten. Einfacher VaR-Rechner bietet: - Auswertung der Renditeverteilung einzelner Vermögenswerte oder Vermögenswerte - Volatilitätsprognosen mit gleitendem Durchschnitts - und Exponentialalgorithmus - Wert auf Risiko eines Einzelvermögens. Diese m-Datei implementiert ein M-Punkt-Gleitende Mittelsystem. Die Gleichung lautet: y (n) (x (n) x (n-1) x (n-M)) M M ist die Ordnung des M-Punkt-Gleitmittelsystems. Syntax: ympointaverage (Eingabe, Reihenfolge) Das Argument. Diese Funktion berechnet bei (Xi, Yi) unbekannten Orten die IDW (wlt0) oder die SMA (w0) Vorhersagen mit r1 Nachbarschaftsart (n: Anzahl der Punkte r: Radius) und r2 Nachbarschaftsgröße aus Vc Messwerten bei (Xc, Yc ) Standorte. Anleitung: 1. Geben Sie das Symbol der Aktie. 2. Geben Sie dem heutigen Datum das Datum (Monate-Tage-Jahr) an. 3. GET DATA-Taste holt die Daten vom Yahoo-Server. 4. Wählen Sie die Anzahl der Tage, die Sie untersuchen möchten. 5. Das Ziel dieser Fallstudie ist es, zu zeigen, wie MATLAB und verschiedene Toolboxes zusammen verwendet werden können, um ein Imaging-Problem zu lösen. Das hier gezeigte spezifische Problem ist ein wissenschaftliches Experiment. Angesichts eines Pendels, misst die Schwerkraft. Die Mathematik ist gut definiert. Anleitung zum Ausführen der Datei. 1. Entpacken Sie die Datei quotTradingStrat. zipquot so dass youll erhalten Sie den Ordner quotTradingStratquot. 2. Setzen Sie Ihr Arbeitsverzeichnis als quotTradingStrat gt CSVquot (Der CSV-Ordner hält das Komma FASTRMS Instantaneous root-mean-square (RMS) Macht über Faltung. FASTRMS (X), wenn X ein Vektor ist, ist die zeitvariable RMS-Leistung Von X, berechnet unter Verwendung eines 5-Punkt-rechteckigen Fensters, das an jedem Punkt des Signals zentriert ist. Die Ausgabe ist die. Dies sind die Dateien und einige der Daten, die ich in meinem letzten Webinar über Algorithmic Trading verwendet habe. Die Daten wurden für die Größe verkürzt Es gibt ein technisches Analyse-Tool, das verschiedene technische Indikatoren berechnet. Die technische Analyse ist die Prognose zukünftiger finanzieller Preisbewegungen, die auf einer Untersuchung der bisherigen Kursbewegungen beruhen Technische Indikatoren erfordern eine Kopie Copyright 2000-2015 Quellcode Online Freie Quellcode und Skripts Downloads Alle Dateien und kostenlosen Downloads sind urheberrechtlich geschützt. Wir stellen keine gehackte, rissige, illegale, raubkopierte Version von Skripten, Codes zur Verfügung , Komponenten-Downloads. 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Autoregressive Fehler Ein Modell mit Autoregressivfehlern erster Ordnung, AR (1), hat die Form, während ein AR (2) Fehlerprozess die Form und so weiter für höherwertige Prozesse hat. Beachten Sie, dass die s unabhängig und identisch verteilt sind und einen erwarteten Wert von 0 haben. Ein Beispiel für ein Modell mit einer AR (2) - Komponente ist und so weiter für höherwertige Prozesse. Zum Beispiel können Sie ein einfaches lineares Regressionsmodell mit MA (2) gleitenden Durchschnittsfehlern schreiben, da MA1 und MA2 die gleitenden Durchschnittsparameter sind. Beachten Sie, dass RESID. Y automatisch von PROC MODEL definiert wird. Die ZLAG-Funktion muss für MA-Modelle verwendet werden, um die Rekursion der Verzögerungen abzuschneiden. Damit wird sichergestellt, dass die verzögerten Fehler in der Lag-Priming-Phase bei Null beginnen und bei fehlenden Fehlern keine fehlenden Werte ausbreiten, und es stellt sicher, dass die zukünftigen Fehler null sind, anstatt während der Simulation oder Prognose zu fehlen. Einzelheiten zu den Lag-Funktionen finden Sie im Abschnitt Lag Logic. Dieses Modell, das mit dem MA-Makro geschrieben wurde, lautet wie folgt: Allgemeines Formular für ARMA-Modelle Das allgemeine ARMA (p, q) - Verfahren hat folgendes Formular Ein ARMA (p, q) - Modell kann wie folgt angegeben werden: wobei AR i und MA j repräsentieren Die autoregressiven und gleitenden Durchschnittsparameter für die verschiedenen Verzögerungen. Sie können alle Namen, die Sie für diese Variablen wollen, und es gibt viele gleichwertige Möglichkeiten, dass die Spezifikation geschrieben werden könnte. Vektor-ARMA-Prozesse können auch mit PROC MODEL geschätzt werden. Beispielsweise kann ein zwei-variables AR (1) - Verfahren für die Fehler der beiden endogenen Variablen Y1 und Y2 wie folgt spezifiziert werden: Konvergenzprobleme mit ARMA-Modellen ARMA-Modelle können schwer abzuschätzen sein. Wenn die Parameterschätzungen nicht innerhalb des entsprechenden Bereichs liegen, wachsen ein gleitender Durchschnittsrestbestand exponentiell. Die berechneten Residuen für spätere Beobachtungen können sehr groß sein oder überlaufen. Dies kann entweder geschehen, weil falsche Startwerte verwendet wurden oder weil die Iterationen von vernünftigen Werten entfernt wurden. Bei der Auswahl von Startwerten für ARMA-Parameter sollte die Pflege verwendet werden. Startwerte von 0,001 für ARMA-Parameter funktionieren in der Regel, wenn das Modell die Daten gut passt und das Problem gut konditioniert ist. Beachten Sie, dass ein MA-Modell oft durch ein höheres AR-Modell angenähert werden kann und umgekehrt. Dies kann zu einer hohen Kollinearität in gemischten ARMA-Modellen führen, was wiederum eine ernsthafte Konditionierung in den Berechnungen und Instabilitäten der Parameterschätzungen verursachen kann. Wenn Sie Konvergenzprobleme haben, während Sie ein Modell mit ARMA-Fehlerprozessen abschätzen, versuchen Sie es in Schritten zu schätzen. Zuerst verwenden Sie eine FIT-Anweisung, um nur die strukturellen Parameter mit den ARMA-Parametern auf Null (oder vernünftige vorherige Schätzungen falls vorhanden) abzuschätzen. Als nächstes verwenden Sie eine andere FIT-Anweisung, um die ARMA-Parameter nur mit den strukturellen Parameterwerten aus dem ersten Lauf zu schätzen. Da die Werte der Strukturparameter wahrscheinlich nahe an ihren endgültigen Schätzungen liegen, können die ARMA-Parameter-Schätzungen nun konvergieren. Schließlich verwenden Sie eine andere FIT-Anweisung, um simultane Schätzungen aller Parameter zu erzeugen. Da die Anfangswerte der Parameter nun wahrscheinlich ganz nahe bei ihren endgültigen gemeinsamen Schätzungen liegen, sollten die Schätzungen schnell konvergieren, wenn das Modell für die Daten geeignet ist. AR Anfangsbedingungen Die anfänglichen Verzögerungen der Fehlerausdrücke von AR (p) - Modellen können auf unterschiedliche Weise modelliert werden. Die autoregressiven Fehlerstartmethoden, die von SASETS-Prozeduren unterstützt werden, sind die folgenden: bedingte kleinste Quadrate (ARIMA - und MODELL-Prozeduren) bedingungslose kleinste Quadrate (AUTOREG-, ARIMA - und MODELL-Prozeduren) maximale Wahrscheinlichkeit (AUTOREG-, ARIMA - und MODELL-Prozeduren) Yule-Walker (AUTOREG Vorgehensweise) Hildreth-Lu, der die ersten P-Beobachtungen löscht (nur MODEL-Verfahren) Siehe Kapitel 8, Das AUTOREG-Verfahren für eine Erläuterung und Diskussion der Vorzüge verschiedener AR (p) Startmethoden. Die CLS-, ULS-, ML - und HL-Initialisierungen können von PROC MODEL durchgeführt werden. Bei AR (1) Fehlern können diese Initialisierungen wie in Tabelle 18.2 gezeigt hergestellt werden. Diese Methoden sind in großen Proben äquivalent. Tabelle 18.2 Initialisierungen von PROC MODEL: AR (1) FEHLER Die anfänglichen Verzögerungen der Fehlerterme von MA (q) Modellen können auch auf unterschiedliche Weise modelliert werden. Die folgenden gleitenden durchschnittlichen Fehler-Start-up-Paradigmen werden von den ARIMA - und MODEL-Prozeduren unterstützt: bedingungslose kleinste Quadrate bedingte kleinste Quadrate Die bedingte Methode der kleinsten Quadrate, um gleitende durchschnittliche Fehlerbegriffe zu schätzen, ist nicht optimal, da sie das Start-Problem ignoriert. Dies verringert die Effizienz der Schätzungen, obwohl sie selbständig bleiben. Die anfänglichen verzögerten Residuen, die sich vor dem Start der Daten erstrecken, werden als 0 angenommen, ihr unbedingter Erwartungswert. Dies führt zu einem Unterschied zwischen diesen Residuen und den verallgemeinerten kleinsten Quadraten-Resten für die gleitende Durchschnittskovarianz, die im Gegensatz zum autoregressiven Modell durch den Datensatz bestehen bleibt. Normalerweise konvergiert diese Differenz schnell auf 0, aber für fast nicht umwandelbare gleitende Mittelprozesse ist die Konvergenz ziemlich langsam. Um dieses Problem zu minimieren, sollten Sie genügend Daten haben, und die gleitenden durchschnittlichen Parameterschätzungen sollten innerhalb des invertierbaren Bereichs liegen. Dieses Problem kann auf Kosten des Schreibens eines komplexeren Programms korrigiert werden. Unbedingte kleinste Quadrate Schätzungen für die MA (1) Prozess kann durch die Angabe des Modells wie folgt produziert werden: Moving-Average-Fehler können schwer abzuschätzen. Sie sollten eine AR (p) - Animation an den gleitenden Mittelprozess anwenden. Ein gleitender Durchschnittsprozess kann in der Regel durch einen autoregressiven Prozess gut angenähert werden, wenn die Daten nicht geglättet oder differenziert wurden. Das AR-Makro Das SAS-Makro AR erzeugt Programmieranweisungen für PROC MODEL für autoregressive Modelle. Das AR-Makro ist Teil der SASETS-Software und es sind keine speziellen Optionen erforderlich, um das Makro zu verwenden. Der autoregressive Prozess kann auf die strukturellen Gleichungsfehler oder auf die endogene Reihe selbst angewendet werden. Das AR-Makro kann für die folgenden Autoregressionstypen verwendet werden: uneingeschränkte Vektorautoregression eingeschränkte Vektorautoregression Univariate Autoregression Um den Fehlerterm einer Gleichung als autoregressiven Prozess zu modellieren, verwenden Sie nach der Gleichung die folgende Aussage: Angenommen, Y ist ein Lineare Funktion von X1, X2 und einem AR (2) Fehler. Sie würden dieses Modell wie folgt schreiben: Die Anrufe nach AR müssen nach allen Gleichungen kommen, auf die der Prozess zutrifft. Der vorangehende Makroaufruf, AR (y, 2), erzeugt die in der LIST-Ausgabe in Abbildung 18.58 dargestellten Anweisungen. Abbildung 18.58 LIST Option Ausgang für ein AR (2) - Modell Die PRED-vordefinierten Variablen sind temporäre Programmvariablen, so dass die Verzögerungen der Residuen die korrekten Residuen sind und nicht die durch diese Gleichung neu definierten. Beachten Sie, dass dies den Aussagen entspricht, die explizit im Abschnitt Allgemeine Formular für ARMA-Modelle geschrieben sind. Sie können die autoregressiven Parameter auch bei ausgewählten Lags auf Null setzen. Wenn Sie z. B. autoregressive Parameter bei den Ziffern 1, 12 und 13 wünschen, können Sie die folgenden Aussagen verwenden: Diese Aussagen erzeugen die in Abbildung 18.59 dargestellte Ausgabe. Abbildung 18.59 LIST Option Ausgang für ein AR-Modell mit Lags bei 1, 12 und 13 Das MODEL Procedure Listing von Compiled Program Code Statement als Parsed PRED. yab 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 Es gibt Variationen der bedingten Methode der kleinsten Quadrate, je nachdem, ob Beobachtungen zu Beginn der Serie zum Aufwärmen des AR-Prozesses verwendet werden. Standardmäßig verwendet die AR-bedingte Methode der kleinsten Quadrate alle Beobachtungen und nimmt Nullen für die anfänglichen Verzögerungen autoregressiver Begriffe an. Durch die Verwendung der M-Option können Sie anfordern, dass AR die unbedingte Methode der kleinsten Quadrate (ULS) oder Maximum-Likelihood (ML) verwendet. Zum Beispiel finden die Diskussionen dieser Methoden im Abschnitt AR Anfangsbedingungen. Mit der Option MCLS n können Sie anfordern, dass die ersten n Beobachtungen verwendet werden, um Schätzungen der ursprünglichen autoregressiven Verzögerungen zu berechnen. In diesem Fall beginnt die Analyse mit der Beobachtung n 1. Zum Beispiel: Mit dem AR-Makro können Sie mit der Option TYPEV ein autoregressives Modell an die endogene Variable anstelle des Fehlerbegriffs anwenden. Wenn Sie zum Beispiel die fünf vergangenen Verzögerungen von Y der Gleichung im vorherigen Beispiel hinzufügen möchten, können Sie mit AR die Parameter und Verzögerungen verwenden, indem Sie die folgenden Anweisungen verwenden: Die vorherigen Anweisungen erzeugen die in Abbildung 18.60 dargestellte Ausgabe. Abbildung 18.60 LIST Option Ausgang für ein AR-Modell von Y Dieses Modell prognostiziert Y als lineare Kombination von X1, X2, einem Intercept und den Werten von Y in den letzten fünf Perioden. Unbeschränkte Vektor-Autoregression Um die Fehlerterme eines Satzes von Gleichungen als autoregressiver Autorektor zu modellieren, verwenden Sie nach den Gleichungen die folgende Form des AR-Makros: Der Prozeßname-Wert ist ein beliebiger Name, den Sie für AR verwenden, um Namen für den autoregressiven zu verwenden Parameter. Sie können das AR-Makro verwenden, um mehrere verschiedene AR-Prozesse für verschiedene Sätze von Gleichungen zu modellieren, indem Sie für jeden Satz unterschiedliche Prozessnamen verwenden. Der Prozessname stellt sicher, dass die verwendeten Variablennamen eindeutig sind. Verwenden Sie einen kurzen Prozessnamenwert für den Prozess, wenn Parameterschätzungen in einen Ausgabedatensatz geschrieben werden sollen. Das AR-Makro versucht, Parameternamen zu erstellen, die kleiner oder gleich acht Zeichen sind, aber dies ist durch die Länge des Prozessnamens begrenzt. Die als Präfix für die AR-Parameternamen verwendet wird. Der Variablenwert ist die Liste der endogenen Variablen für die Gleichungen. Angenommen, dass Fehler für die Gleichungen Y1, Y2 und Y3 durch einen autoregressiven Prozess zweiter Ordnung erzeugt werden. Sie können die folgenden Aussagen verwenden, die für Y1 und einen ähnlichen Code für Y2 und Y3 generieren: Für die Vektorprozesse kann nur die Methode der bedingten kleinsten Quadrate (MCLS oder MCLS n) verwendet werden. Sie können auch das gleiche Formular mit Einschränkungen verwenden, dass die Koeffizientenmatrix bei ausgewählten Lags 0 ist. Zum Beispiel geben die folgenden Aussagen einen Vektorprozess dritter Ordnung an die Gleichungsfehler mit allen Koeffizienten bei Verzögerung 2, die auf 0 beschränkt ist, und mit den Koeffizienten bei Verzögerungen 1 und 3 uneingeschränkt: Sie können die drei Serien Y1Y3 als Vektor autoregressiven Prozess modellieren In den Variablen statt in den Fehlern mit der Option TYPEV. Wenn du Y1Y3 als Funktion von vergangenen Werten von Y1Y3 und einigen exogenen Variablen oder Konstanten modellieren möchtest, kannst du mit AR die Aussagen für die Verzögerungsbedingungen erzeugen. Schreiben Sie für jede Variable eine Gleichung für den nichtautoregressiven Teil des Modells und rufen Sie dann AR mit der Option TYPEV auf. Zum Beispiel kann der nichtautoregressive Teil des Modells eine Funktion von exogenen Variablen sein, oder es können Abschnittsparameter sein. Wenn es keine exogenen Komponenten für das Vektor-Autoregression-Modell gibt, einschließlich keine Abschnitte, dann ordnen Sie jeder der Variablen Null zu. Es muss eine Zuordnung zu jeder der Variablen geben, bevor AR aufgerufen wird. Dieses Beispiel modelliert den Vektor Y (Y1 Y2 Y3) als lineare Funktion nur seines Wertes in den vorherigen zwei Perioden und einen weißen Rauschfehlervektor. Das Modell hat 18 (3 3 3 3) Parameter. Syntax des AR-Makros Es gibt zwei Fälle der Syntax des AR-Makros. Wenn keine Beschränkungen für einen Vektor-AR-Prozess erforderlich sind, gibt die Syntax des AR-Makros das allgemeine Formular ein Präfix für AR, das beim Erstellen von Namen von Variablen verwendet wird, die benötigt werden, um den AR-Prozess zu definieren. Wenn der Endolist nicht angegeben ist, wird die endogene Liste standardmäßig benannt. Die der Name der Gleichung sein muss, auf die der AR-Fehlerprozess angewendet werden soll. Der Name Wert darf 32 Zeichen nicht überschreiten. Ist die Reihenfolge des AR-Prozesses. Gibt die Liste der Gleichungen an, auf die der AR-Prozess angewendet werden soll. Wenn mehr als ein Name gegeben ist, wird ein uneingeschränkter Vektorprozess mit den strukturellen Resten aller Gleichungen erzeugt, die als Regressoren in jeder der Gleichungen enthalten sind. Wenn nicht angegeben, wird endolist standardmäßig benannt. Gibt die Liste der Verzögerungen an, an denen die AR-Begriffe hinzugefügt werden sollen. Die Koeffizienten der Terme, die nicht aufgeführt sind, werden auf 0 gesetzt. Alle aufgeführten Lags müssen kleiner oder gleich nlag sein. Und es muss keine Duplikate geben. Wenn nicht angegeben, wird die Laglist standardmäßig auf alle Verzögerungen 1 bis nlag gesetzt. Legt die zu implementierende Schätzmethode fest. Gültige Werte von M sind CLS (bedingte kleinste Quadrate Schätzungen), ULS (unbedingte kleinste Quadrate Schätzungen) und ML (Maximum Likelihood Schätzungen). MCLS ist die Voreinstellung. Nur MCLS ist erlaubt, wenn mehr als eine Gleichung angegeben ist. Die ULS - und ML-Methoden werden für AR-Modelle von AR nicht unterstützt. Dass der AR-Prozess auf die endogenen Variablen selbst anstatt auf die strukturellen Residuen der Gleichungen angewendet werden soll. Eingeschränkte Vektor-Autoregression Sie können steuern, welche Parameter in den Prozess aufgenommen werden, und beschränken auf 0 die Parameter, die Sie nicht enthalten. Zuerst verwenden Sie AR mit der Option DEFER, um die Variablenliste zu deklarieren und die Dimension des Prozesses zu definieren. Verwenden Sie dann zusätzliche AR-Aufrufe, um Begriffe für ausgewählte Gleichungen mit ausgewählten Variablen an ausgewählten Lags zu erzeugen. Zum Beispiel sind die erzeugten Fehlergleichungen wie folgt: Dieses Modell besagt, dass die Fehler für Y1 von den Fehlern von Y1 und Y2 (aber nicht Y3) an beiden Verzögerungen 1 und 2 abhängen und dass die Fehler für Y2 und Y3 davon abhängen Die vorherigen Fehler für alle drei Variablen, aber nur bei Verzögerung 1. AR-Makro-Syntax für eingeschränkte Vektor-AR Eine alternative Verwendung von AR erlaubt es, Einschränkungen für einen Vektor-AR-Prozess aufzuerlegen, indem man AR mehrmals aufruft, um verschiedene AR-Terme und Verzögerungen für verschiedene anzugeben Gleichungen. Der erste Aufruf hat das allgemeine Formular spezifiziert ein Präfix für AR, das beim Erstellen von Namen von Variablen verwendet wird, die benötigt werden, um den Vektor-AR-Prozess zu definieren. Gibt die Reihenfolge des AR-Prozesses an. Gibt die Liste der Gleichungen an, auf die der AR-Prozess angewendet werden soll. Gibt an, dass AR nicht den AR-Prozess generieren soll, sondern auf weitere Informationen warten muss, die in späteren AR-Aufrufen für denselben Namenswert angegeben sind. Die nachfolgenden Anrufe haben die allgemeine Form ist die gleiche wie im ersten Aufruf. Gibt die Liste der Gleichungen an, auf die die Spezifikationen dieses AR-Aufrufs angewendet werden sollen. Nur Namen, die im endolistischen Wert des ersten Aufrufs für den Namen Wert angegeben sind, können in der Liste der Gleichungen in der eqlist erscheinen. Spezifiziert die Liste der Gleichungen, deren verzögerte strukturelle Residuen als Regressoren in den Gleichungen in eqlist aufgenommen werden sollen. Nur Namen im Endolisten des ersten Aufrufs für den Namenswert können in varlist erscheinen. Wenn nicht angegeben, varlist standardmäßig endolist. Gibt die Liste der Verzögerungen an, an denen die AR-Begriffe hinzugefügt werden sollen. Die Koeffizienten der Terme, die nicht aufgeführt sind, werden auf 0 gesetzt. Alle aufgeführten Lags müssen kleiner oder gleich dem Wert von nlag sein. Und es muss keine Duplikate geben. Wenn nicht angegeben, wird die Laglist standardmäßig auf alle Verzögerungen 1 bis nlag gesetzt. Das MA-Makro Das SAS-Makro MA generiert Programmierungsanweisungen für PROC MODEL für gleitende Durchschnittsmodelle. Das MA-Makro ist Teil der SASETS-Software und es sind keine speziellen Optionen erforderlich, um das Makro zu verwenden. Der gleitende durchschnittliche Fehlerprozess kann auf die strukturellen Gleichungsfehler angewendet werden. Die Syntax des MA-Makros ist das gleiche wie das AR-Makro, außer es gibt kein TYPE-Argument. Wenn Sie die MA - und AR-Makros kombinieren, muss das MA-Makro dem AR-Makro folgen. Die folgenden SASIML-Anweisungen erzeugen einen ARMA (1, (1 3)) Fehlerprozess und speichern ihn im Datensatz MADAT2. Die folgenden PROC MODEL-Anweisungen werden verwendet, um die Parameter dieses Modells mit Hilfe der Maximum-Likelihood-Fehlerstruktur zu schätzen: Die Schätzungen der Parameter, die durch diesen Lauf erzeugt werden, sind in Abbildung 18.61 dargestellt. Abbildung 18.61 Schätzungen aus einem ARMA (1, (1 3)) Prozess Es gibt zwei Fälle der Syntax für das MA-Makro. Wenn Einschränkungen für einen Vektor-MA-Prozess nicht benötigt werden, gibt die Syntax des MA-Makros das allgemeine Formular ein Präfix für MA an, das beim Erstellen von Namen von Variablen verwendet wird, die benötigt werden, um den MA-Prozess zu definieren und ist der Standard-Endolist. Ist die Reihenfolge des MA-Prozesses. Gibt die Gleichungen an, auf die der MA-Prozess angewendet werden soll. Wenn mehr als ein Name gegeben ist, wird die CLS-Schätzung für den Vektorprozess verwendet. Gibt die Verzögerungen an, bei denen die MA-Bedingungen hinzugefügt werden sollen. Alle aufgeführten Lags müssen kleiner oder gleich nlag sein. Und es muss keine Duplikate geben. Wenn nicht angegeben, wird die Laglist standardmäßig auf alle Verzögerungen 1 bis nlag gesetzt. Legt die zu implementierende Schätzmethode fest. Gültige Werte von M sind CLS (bedingte kleinste Quadrate Schätzungen), ULS (unbedingte kleinste Quadrate Schätzungen) und ML (Maximum Likelihood Schätzungen). MCLS ist die Voreinstellung. Nur MCLS ist erlaubt, wenn im Endolisten mehr als eine Gleichung angegeben ist. MA Makro-Syntax für eingeschränkte Vektor-Moving-Average Eine alternative Verwendung von MA erlaubt es, Einschränkungen für einen Vektor-MA-Prozess aufzuerlegen, indem man MA mehrmals aufruft, um verschiedene MA-Terme anzugeben und für verschiedene Gleichungen zu verzögern. Der erste Aufruf hat das allgemeine Formular spezifiziert ein Präfix für MA, das beim Erstellen von Namen von Variablen verwendet wird, die benötigt werden, um den Vektor-MA-Prozess zu definieren. Gibt die Reihenfolge des MA-Prozesses an. Gibt die Liste der Gleichungen an, auf die der MA-Prozess angewendet werden soll. Gibt an, dass MA nicht den MA-Prozess generieren soll, sondern auf weitere Informationen warten muss, die in späteren MA-Aufrufen für denselben Namenswert angegeben sind. Die nachfolgenden Anrufe haben die allgemeine Form ist die gleiche wie im ersten Aufruf. Gibt die Liste der Gleichungen an, auf die die Spezifikationen dieses MA-Aufrufs angewendet werden sollen. Spezifiziert die Liste der Gleichungen, deren verzögerte strukturelle Residuen als Regressoren in den Gleichungen in eqlist aufgenommen werden sollen. Gibt die Liste der Verzögerungen an, bei denen die MA-Bedingungen hinzugefügt werden sollen.