Durchschnittlicher Prozess Erster Ordnung

Der durchschnittliche Prozess erster Ordnung. Identifizierung, Schätzung und Vorhersage öffnen in Overlay Associate Professor, Graduate School of Business, Universität von Chicago. Ich danke Mohan Bhandiwad, der nicht nur die Computerprogramme schrieb, die in dieser Studie verwendet wurden, sondern auch viele hilfreiche Anregungen im Laufe unserer Arbeit. Ich bin auch dankbar für hilfreiche Kommentare von Stephen Beveridge, David Pierce, Harry Roberts, Arnold Zellner und anonymen Schiedsrichtern. Unterstützung für diese Forschung von der National Science Foundation unter Grant GS-34501 ist dankbar anerkannt. Copyright 1974 Veröffentlicht von Elsevier B. V. Cookies werden von dieser Website verwendet. Weitere Informationen finden Sie auf der Cookieseite. Copyright 2017 Elsevier B. V. oder seine Lizenzgeber oder Mitwirkenden. ScienceDirect ist ein eingetragenes Warenzeichen von Elsevier B. V. Andere Anwender haben sich auch diese Produkte angesehen werdenAutoregressive Moving-Average Simulation (erste Ordnung) Die Demonstration ist so eingestellt, dass die gleiche zufällige Reihe von Punkten verwendet wird, egal wie die Konstanten und variiert werden. Allerdings, wenn die quotrandomizequot Taste gedrückt wird, wird eine neue zufällige Serie generiert und verwendet werden. Halten Sie die zufällige Serie identisch ermöglicht es dem Benutzer, genau zu sehen, die Auswirkungen auf die ARMA-Reihe von Änderungen in den beiden Konstanten. Die Konstante ist auf (-1,1) begrenzt, da sich die Divergenz der ARMA-Reihe ergibt. Die Demonstration ist nur für einen Prozess erster Ordnung. Zusätzliche AR-Begriffe würden komplexere Reihen erzeugen, während zusätzliche MA-Begriffe die Glättung erhöhen würden. Für eine detaillierte Beschreibung von ARMA-Prozessen siehe beispielsweise G. Box, G. M. Jenkins und G. Reinsel, Zeitreihenanalyse: Prognose und Kontrolle. 3. Aufl. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Halle, 1994. VERWANDTE VERBINDUNGEN