מהו הממוצע הנע המשולב האוטרגרסיבי?
ממוצע נע משולב אוטורגרסיבי, או ARIMA, הוא מודל ניתוח סטטיסטי המשתמש בנתוני סדרות זמן כדי להבין טוב יותר את מערך הנתונים או לחזות מגמות עתידיות.
הבנת ממוצע נע משולב אוטומטי של האגרסיה (ARIMA)
מודל ממוצע נע של אינטרגרסיביות משולב הוא סוג של ניתוח רגרסיה המודד את חוזקו של משתנה תלוי אחד ביחס למשתנים משתנים אחרים. מטרת המודל היא לחזות מהלכים עתידיים של ניירות ערך או שוק פיננסי על ידי בחינת ההבדלים בין הערכים בסדרה במקום באמצעות ערכים בפועל.
ניתן להבין דגם של ARIMA על ידי מתווה של כל אחד ממרכיביו באופן הבא:
- התנגדות אוטומטית (AR) מתייחסת למודל המציג משתנה משתנה אשר חוזר על עצמו בערכים מפגרים או קודמים. משולב (I) מייצג את ההבדל בין תצפיות גולמיות כדי לאפשר לסדרות הזמן להיות נייחות, כלומר, ערכי נתונים מוחלפים על ידי ההבדל בין ערכי הנתונים לערכים הקודמים. ממוצע נע (MA) משלב בתוכו את התלות בין תצפית לבין שגיאה שיורית ממודל נע נע בין תצפיות מפורגות.
כל רכיב מתפקד כפרמטר עם סימון רגיל. עבור דגמי ARIMA, סימון רגיל יהיה ARIMA עם p, d ו- q, כאשר ערכים שלמים מחליפים את הפרמטרים כדי לציין את סוג מודל ARIMA המשמש. ניתן להגדיר את הפרמטרים כ:
- p : מספר תצפיות הפיגור במודל; הידוע גם בשם סדר הפיגור. ד : מספר הפעמים בהן נבדלות התצפיות הגולמיות; ידוע גם בשם מידת ההבדל: q: גודל החלון הממוצע הנע; ידוע גם בשם הסדר הממוצע הממוצע.
במודל רגרסיה לינארית, למשל, כלול מספר וסוג המונחים. ערך 0, שיכול לשמש כפרמטר, פירושו כי אין להשתמש במרכיב מסוים במודל. בדרך זו ניתן לבנות את דגם ה- ARIMA כדי לבצע את הפונקציה של דגם ARMA, או אפילו דגמי AR, I או MA פשוטים.
ממוצע נע משולב וסטיינטציה משולב אוטומטי
במודל משולב אוטורגרסיבי משולב, הנתונים נבדלים זה מזה בכדי שיהיה נייח. מודל שמראה נייחות הוא אחד המראה שיש קביעות לנתונים לאורך זמן. מרבית נתוני הכלכלה והשוק מראים מגמות, ולכן מטרת ההבדל היא להסיר מגמות או מבנים עונתיים.
עונתיות, או כאשר הנתונים מראים דפוסים קבועים וצפויים החוזרים על עצמם במהלך שנה קלנדרית, עלולים להשפיע לרעה על מודל הרגרסיה. אם מופיעה מגמה ויציבות לא ניכרת, לא ניתן לבצע רבות מהמחשבים לאורך התהליך ביעילות רבה.
