Idősoros előrejelzések, "hagyományos" autoregresszív technikák
ARIMA modellek
Az ARIMA modellekre inkább egy rendkívül kiterjedt modell családként érdemes gondolni: valójában egy olyan "előrejelzési keretrendszerről" van szó, amely különböző típusú modelleket foglal magába. Amikor ARIMA modellekről beszélünk, akkor abba az ARMA, ARIMA, ARIMAX, SARIMAX stb. altípusokat is beleértjük és ezen típusok is számtalan "konfigurációban" állíthatók elő.
z ARIMA egyébként egy mozaik szó, amely az
Auto
Regressive
Integrated
Moving
Average . Matematikailag 3 fő komponensből áll:
- AR - autoregresszív komponens, amely az idősor egy vagy több korábbi értékeire utal, pontosabban ezeknek valamilyen lineáris kombinációjára: pl. a T előrejelzési időszak értéke a T-1 és T-2 értékektől függ valamilyen módon
- I - ezzel a taggal a tendenciát, vagyis az idősor korábbi változását integráljuk valamilyen módon az előrejelzésbe
- MA - moving average komponens a nevével ellentétben nem a szokásos mozgó átlagolásra utal, hanem a múltbeli előrejelzési hibák hatását "görgetjük" tovább vele a következő ciklusokra.
A fentiek mellett az ARIMA kiterjesztett verzióiban a szezonalitást (SARIMA - seasonal ARIMA), valamint akár ún. exogén változókat is figyelembe vehetünk (SARIMAX - ARIMA w/ eXogenous variable).
Ha szeretnéd a cikket továbbolvasni vagy a második részt is elolvasni, akkor keresd a
bejegyzést a blogunkon !