Бокс-Дженкинс моделі
Box-Jenkins моделі дегеніміз не?
Бокс-Дженкинс моделі — бұл белгілі бір уақыт қатарының кірістеріне негізделген мәліметтер ауқымын болжауға арналған математикалық модель. Бокс-Дженкинс моделі болжам жасау үшін уақыт қатарларының көптеген әр түрлі типтерін талдай алады.
Оның әдіснамасы нәтижелерді анықтау үшін мәліметтер нүктелері арасындағы айырмашылықты қолданады. Әдістеме модельге болжам жасау үшін автогрессияны, жылжымалы орташа мәнді және маусымдық айырмашылықты қолдана отырып тенденцияларды анықтауға мүмкіндік береді. Авторегрессивті интегралды қозғалмалы орташа (ARIMA) модельдер Box-Jenkins моделінің бір түрі болып табылады. ARIMA және Box-Jenkins Model терминдерін бір-бірінің орнына қолдануға болады.
Негізгі өнімдер
- Бокс-Дженкинс моделі — бұл регрессиялық зерттеулерді қолдану арқылы болжау әдістемесі.
- Әдістеме уақыт қатарының деректерін регрессияға негізделген компьютермен есептелген болжам ретінде жақсы қолданылады.
- Ол 18 ай немесе одан аз уақыт аралығында болжауға ыңғайлы.
- Қазіргі кезде ARIMA есептеулері R бағдарламалау тілінде бағдарламаланатын статистикалық бағдарламалық жасақтама сияқты күрделі құралдармен жүзеге асырылады.
Box-Jenkins моделін түсіну
Box-Дженкинс модельдер үшін пайдаланылады болжау бизнес деректер мен болашақ қауіпсіздік бағасының, соның ішінде күтілетін деректер нүктелері немесе деректер ауқымдары түрлі.
Box-Jenkins моделін екі математик Джордж Бокс пен Гвилим Дженкинс жасаған. Екі математик 1970 жылғы «Уақыт серияларын талдау: болжау және басқару» басылымында осы модельді құрайтын тұжырымдамаларды талқылады.
Box-Jenkins моделінің параметрлерін бағалау өте күрделі болуы мүмкін. Сондықтан регрессияның басқа сериялы модельдеріне ұқсас, ең жақсы нәтижелерге әдетте бағдарламаланатын бағдарламалық жасақтаманы қолдану арқылы қол жеткізіледі. Бокс-Дженкинс моделі, әдетте, 18 ай немесе одан аз мерзімді қысқа мерзімді болжауға ең жақсы сәйкес келеді.
Бокс-Дженкинс әдістемесі
Бокс-Дженкинс моделі — болжаудың бағдарламаланған бағдарламалық жасақтамасын пайдалану кезінде синоптик кездесетін бірнеше сериялы талдау модельдерінің бірі. Көптеген жағдайларда бағдарламалық жасақтама болжанатын уақыт тізбегінің деректері негізінде ең жақсы болжау әдістемесін автоматты түрде қолдану үшін бағдарламаланған болады. Box-Дженкинс негізінен төмен тұрақты деректер жинақтарын үшін жоғарғы таңдау хабарланады құбылмалылығы.
Бокс-Дженкинс моделі деректерді үш қағиданы қолдана отырып болжайды, авторегрессия, дифференциалды және орташа жылжымалы. Бұл үш принцип сәйкесінше p, d және q деп аталады. Әрбір принцип Box-Jenkins талдауында қолданылады және бірге ARIMA ретінде көрсетіледі (p, d, q).
Авторегрессия (p) процесі деректерді оның стационарлық деңгейіне тексереді. Егер қолданылатын деректер стационар болса, болжау процесін жеңілдетуі мүмкін. Егер қолданылатын деректер стационарлық емес болса, онда оларды әр түрлі ету керек (d). Деректер талдау процесінің q бөлігінде орындалатын орташа қозғалғыштығына тексеріледі. Жалпы, деректерді алғашқы талдау оны болжауға әзірлеуге қолданылатын параметрлерді (p, d және q) анықтау арқылы болжауға дайындайды.
Акциялар бағаларын болжау
Box-Jenkins моделін талдаудың бір әдісі — акциялар бағасын болжау. Бұл талдау әдетте R бағдарламалық жасақтамасы арқылы құрастырылған және кодталған. Талдау логарифмдік нәтижеге әкеледі, оны болашақта белгілі бір уақыт кезеңінде болжамды бағаларды қалыптастыру үшін мәліметтер жиынтығына қолдануға болады.