移动平均模型（Moving Average Model，MA）是一种时间序列分析方法，它用于预测未来的数据点。这种模型基于过去的观测值的移动平均值来预测未来值。移动平均模型通常用于平滑时间序列数据，以消除短期波动，从而更好地理解数据的长期趋势。一、模型表示 移动平均模型的一般形式可以表示为：移动平均模型的阶数 q 是根据数据...
移动平均时间序列模型(Moving Average Time Series Model)移动平均时间序列模型是一种常见的时间序列模型,也被称为MA模型。MA(q)模型表示
移动平均(Moving average,MA)是以过去的残差项,也就是白噪声来做线性组合; AR模型是以过去的观察值来做线性组合; MA的出发点是通过组合残差项来观察残差的振动。MA能有效地消除预测中的随机波动。 当时间序列的数值受周期变动和不规则变动的影响起伏较大,不易显示出发展趋势时,可用移动平均法,消除这些因素的影响,...
一个简单实例解析移动平均模型 Moving-Average Models 本文将使用简单的说明性示例来解释移动平均模型（Arima [p，q]中的MA [Q]）。假设你今天得到100股公司股票。让我们用Y1表示今年，用A(1)表示回报。再假设从明年开始，每年授予25%的股票，为期四年。以下是一段时间内未授予股票的数量:此外，在Y2，获得了100...
如果我们去掉图中的前3个异常数据点,这就是t≥4时U(t)的样子。 就是这样!这是一个移动平均线模型的例子。 由于U(t)依赖于前3个冲击项,所以它是3阶移动平均模型,记作MA(3)。更一般地说: 作者:Aayush Agarwal MORE kaggle比赛交流和组队 加我的微信,邀你进群 喜欢就关注一下吧: 点个在看你最好看!
本文转载并译自https://medium.com/@ayush2991/understanding-moving-average-models-34993b7c0d31,作者:Aayush Agarwal 本文用简单的、说明性的例子解释了移动平均模型(ARIMA[p, q]中的MA[q]),并附有清晰的解释,帮助你形成对它们的直觉。 假设你今年被公司奖励,获得了100股该公司的股票。让我们用Y1表示今年,...
这种时间序列的值由此刻的白噪声加上beta倍的前一刻的白噪声。注意这个beta跟CAPM模型的beta没有任何关系,就是一个希腊字母而已。当beta=0时,这个时间序列就是一个白噪声序列。 这种时间序列称为Moving Average(MA) Process。下图分别是这种时间序列的图,以及它的自相关函数图。这里用到的序列是 ...
本文将使用简单的说明性示例来解释移动平均模型(Arima [p,q]中的MA [Q])。 假设你今天得到100股公司股票。让我们用Y1表示今年,用A(1)表示回报。再假设从明年开始,每年授予25%的股票,为期四年。以下是一段时间内未授予股票的数量: 此外,在Y2,获得了100股,加上 ...
如果我们去掉图中的前3个异常数据点,这就是t≥4时U(t)的样子。 就是这样!这是一个移动平均线模型的例子。 由于U(t)依赖于前3个冲击项,所以它是3阶移动平均模型,记作MA(3)。更一般地说: https://avoid.overfit.cn/post/a7cb9ce153eb47fb877a5acf01698be6 作者:Aayush Agarwal...