Klasyczna metoda prognozowania szeregów czasowych z użyciem Modelu ARIMA
Klasyczna metoda prognozowania szeregów czasowych z użyciem Modelu ARIMA jest jednym z najbardziej popularnych sposobów przewidywania przyszłych wartości szeregów czasowych. ARIMA to skrót od autoregresyjnego modelu z ruchomym średnim, który jest jednym z najczęściej stosowanych modeli do analizy szeregów czasowych.
Model ARIMA jest bardzo przydatny w przypadku, gdy szereg czasowy ma tendencję do zmieniania się w czasie. Model ten pozwala na przewidywanie przyszłych wartości szeregu czasowego, biorąc pod uwagę jego historię i trend. ARIMA jest stosowany w wielu dziedzinach, takich jak finanse, ekonomia, meteorologia, a nawet w medycynie.
ARIMA składa się z trzech części: autoregresji (AR), ruchomego średniego (MA) i integracji (I). Część autoregresyjna odnosi się do tego, że przyszłe wartości szeregu czasowego są zależne od jego poprzednich wartości. Część ruchomego średniego odnosi się do tego, że przyszłe wartości szeregu czasowego są zależne od błędów, które występują w modelu. Część integracji odnosi się do tego, że szereg czasowy może być zintegrowany, co oznacza, że wartości szeregu czasowego są skorelowane z różnicami między kolejnymi wartościami.
Model ARIMA jest stosowany do prognozowania przyszłych wartości szeregu czasowego, biorąc pod uwagę jego historię i trend. Aby zastosować model ARIMA, należy najpierw zidentyfikować jego parametry. Parametry te określają, jakie części modelu ARIMA należy uwzględnić w analizie szeregu czasowego.
Najważniejszymi parametrami modelu ARIMA są p, d i q. Parametr p odnosi się do liczby opóźnień autoregresyjnych, które należy uwzględnić w modelu. Parametr d odnosi się do liczby różnic między kolejnymi wartościami szeregu czasowego, które należy uwzględnić w modelu. Parametr q odnosi się do liczby opóźnień ruchomych średnich, które należy uwzględnić w modelu.
Po zidentyfikowaniu parametrów modelu ARIMA, można przystąpić do estymacji modelu. Estymacja polega na znalezieniu wartości parametrów, które najlepiej pasują do szeregu czasowego. Aby to zrobić, można użyć różnych metod, takich jak metoda największej wiarygodności lub metoda najmniejszych kwadratów.
Po estymacji modelu ARIMA można przystąpić do prognozowania przyszłych wartości szeregu czasowego. Prognozowanie polega na przewidywaniu przyszłych wartości szeregu czasowego na podstawie jego historii i trendu. Aby to zrobić, można użyć różnych metod, takich jak metoda jednostajnej prognozy lub metoda prognozy punktowej.
Model ARIMA jest jednym z najbardziej popularnych sposobów prognozowania przyszłych wartości szeregów czasowych. Jest stosowany w wielu dziedzinach, takich jak finanse, ekonomia, meteorologia, a nawet w medycynie. ARIMA składa się z trzech części: autoregresyjnej, ruchomej średniej i integracji. Aby zastosować model ARIMA, należy najpierw zidentyfikować jego parametry. Po zidentyfikowaniu parametrów można przystąpić do estymacji modelu i prognozowania przyszłych wartości szeregu czasowego.