Özel cevap için teşekkürler. Düşünmek gerek. EViews'deyken nasıl miksaj yapılacağını anlamıyorum. Önyükleme bayrağı var ama nasıl kullanılacağını bilmiyorum. Düşünmek gerek.
faa1947 : Özel cevap için teşekkürler. Düşünmek gerek. EViews'deyken nasıl miksaj yapılacağını anlamıyorum. Önyükleme bayrağı var ama nasıl kullanılacağını bilmiyorum. Düşünmek gerek.
Eğer csv formatında verileriniz varsa - buraya atabilirsiniz, ben yaparım. R'de önerilen dönüşüm basitçe yapılır:
faa1947 : Ve resmi tercümesi yukarıda verilmiştir.
Ama anlaşılmalıdır. Gerisini ekonometri ile tanıştırmak gibi nankör bir görevi üstlendiğiniz için ARMA, ARIMA, ARCH vb. gibi anlaşılmaz terimleri kimseye açıklamak zorunda kalacaksınız.
Mathemat : Ama anlaşılmalıdır. Geri kalanını ekonometriyle tanıştırmak gibi nankör bir görevi üstlendiğiniz için, ARMA, ARIMA, ARCH vb. gibi kimsenin anlamadığı terimleri açıklamak zorunda kalacaksınız.
Yaklaşık 40 yıl önce Box ve Jenkins, ARMA hakkında 300 sayfalık bir kitap yazdılar - Forumda kısa sürede yapabileceğimi çok iyi düşünüyorsunuz.
MQL5.com web sitesine giriş yapmak için çerezlerin kullanımına izin vermelisiniz.
Lütfen tarayıcınızda gerekli ayarı etkinleştirin, aksi takdirde giriş yapamazsınız.
Hesabınıza giriş yaptınız. İki faktörlü kimlik doğrulama devre dışı bırakıldı. Yeniden kurup yeni bir QR kodu tarayın veya iki faktörlü kimlik doğrulama devre dışıyken devam edin.
p[i], i=1..n orijinal zaman serisini (bir dönem için fiyat değerleri) içeren bir vektör olsun.
1. Fiyat artışlarını hesaplayın: r[i]=p[i+1]-p[i], i=1..(n-1)
2. Fiyat artışları vektörünü karıştırarak şunu elde ederiz: r2[i], i=1..(n-1)
3. r2 vektörünün kümülatif toplamını hesaplayın: p2[1]=0; p2[i]=p2[i-1]+r2[i-1], i=2..n
Modeli alınan p2[] verisi üzerinde test ediyoruz.
Sayısal örnek:
p={0.9379413 0.1411467 0.2540312 1.5440039 1.2363895} // bazı fiyat serileri
r={-0.7967946 0.1128845 1.2899727 -0.3076144} // farklılaşma
r2={-0.7967946 -0.3076144 0.1128845 1.2899727} // karıştır
p2={0 -0.7967946 -1.1044090 -0.9915245 0.2984482} // entegre
ARIMA . d parametresinin anlamı burada açıklanmıştır. Bu farklılaşma sırasıdır.
Özel cevap için teşekkürler. Düşünmek gerek. EViews'deyken nasıl miksaj yapılacağını anlamıyorum. Önyükleme bayrağı var ama nasıl kullanılacağını bilmiyorum. Düşünmek gerek.
Eğer csv formatında verileriniz varsa - buraya atabilirsiniz, ben yaparım. R'de önerilen dönüşüm basitçe yapılır:
mix.ts <- function (ts) { cumsum(sample(diff(ts), length(ts) - 1 )) }Eğer csv formatında verileriniz varsa - buraya atabilirsiniz, ben yaparım. R'de önerilen dönüşüm basitçe yapılır:
Sonucu konuya yazdığım veriler ektedir. Kullanılan model:
EURUSD hp1(-1 ila -2) hp1_d(-1 ila -1) eq1_hp2(-1 ila -3) eq1_hp2_d(-1 ila -4)
hp1 = HP(1/dx) - Dolar endeksinin karşılığı için Hedrock-Prescott yumuşatma - dosyadaki ikinci sütun.
eq1_hp2 = hp(EURUSD - ( hp1(-1 ila -2) hp1_d(-1 ila -1)))
O kadar basit değil. Ne kullandığımızı anlamıyorum.
Ve resmi tercümesi yukarıda verilmiştir.
Ama anlaşılmalıdır.
Resmi çeviri yetersizdir, ancak ne yazık ki Rusça konuşan topluluk tarafından zaten kabul edilmiştir.
Ama anlaşılmalıdır. Geri kalanını ekonometriyle tanıştırmak gibi nankör bir görevi üstlendiğiniz için, ARMA, ARIMA, ARCH vb. gibi kimsenin anlamadığı terimleri açıklamak zorunda kalacaksınız.
ARIMA - autoregressive integrated moving average Это авторы неадекватные
Ben ARCH'den bahsediyordum. Birisi kesinlikle yetersiz.
Otoregresif koşullu değişen varyans
veya
Koşullu değişen varyansın otoregresyonu