Главная > Анализ временных рядов, прогноз и управление, Т1
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

6.3.2. Начальные оценки для процессов скользящего среднего

Из формулы (3.3.4) следует, что первые  автокорреляций процесса СС не равны нулю и могут быть выражены через параметры модели

.                      (6.3.1)

Выражение (6.3.1) для  через  дает  уравнений с  неизвестными. Предварительные оценки  можно получить, подставив в (6.3.1)  вместо  и решив получающиеся нелинейные уравнения. Предварительную оценку  можно тогда получить из

,

заменив  их предварительными оценками и  его оценкой  ,

Предварительные оценки для процесса. Табл. А в конце этой книги связывает  и , и, заменив  на , ее можно использовать для получения начальных оценок любого процесса :  где .

Предварительные оценки для процесса. Диаграмма  в конце книги связывает  и с  и  и после подстановки  и  вместо  и  может быть использована для получения начальных оценок любого процесса .

При получении оценок этим способом необходимо помнить следующее.

1) Автоковариации являются вторыми моментами совместного распределения . Отсюда, приравнивая выборочные моменты их теоретическим значениям, можно получать оценки параметров. Хорошо известно, что метод моментов не всегда эффективен, и можно продемонстрировать его малую эффективность в этих частных случаях. Однако грубые оценки этим способом могут оказаться полезными для получения более эффективных оценок, поскольку они дают приближенное представление о том, где в пространстве параметров «стоит искать» наиболее эффективные оценки.

1)  2) В общем случае уравнения (6.3.1), полученные приравниванием моментов, имеют несколько решений. Например, для

              (6.3.2)

и отсюда находим как

,

так и

                                                            (6.3.3)

как возможные решения. Далее, из табл. 6.2 следует, что автокорреляция с задержкой 1 для первой разности ряда  равна . Подстановка этого значения в (6.3.3) дает пару решений  и . Однако выбранное значение  — единственное, лежащее внутри интервала обратимости . В разд. 6.4.1 показано, что только одно из возможных решений может удовлетворить условиям обратимости.

Примеры. Ряды А, В и D были идентифицированы в табл. 6.4 как возможные процессы ПСС(0,1,1). В разд. 4.3.1 было показано, что эта модель может быть описана различными способами

     

Приближенные оценки параметров были получены при помощи табл. А в конце книги, они приведены в табл. 6.5.

Ряд С был пробно идентифицирован в табл. 6 4 как процесс ПСС(0,2,2)

или, что эквивалентно,

Таблица 6.5. Начальные оценки параметров A,B и D

Ряд

A

–0,41

0,5

0,5

B

0,09

–0,1

1,1

D

–0,05

0,1

0,9

Так как первые две автокорреляции  данные в табл. 6.2, приближенно нулевые, то, используя диаграмму C в конце книги, находим . Отсюда можно представить как

или

                                                      (6.3.4)

Это означает, что вторая разность  очень близка к чисто случайному ряду.

 

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru