1 / 14

LỚP MÔ HÌNH ARIMA

LỚP MÔ HÌNH ARIMA. Mô hình trung bình di động bậc q, MA(q) Mô hình tự hồi quy bậc p, AR(p) Mô hình kết hợp tự hồi quy và trung bình di động ARMA( p,q ) Mô hình tự hồi quy tích hợp với trung bình di động ARIMA( p,d,q ) Mô hình ARIMA có tính mùa SARIMA( p,q,d )(P,Q,D)s.

swain
Download Presentation

LỚP MÔ HÌNH ARIMA

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. LỚP MÔ HÌNH ARIMA • Môhìnhtrungbình di độngbậc q, MA(q) • Môhìnhtựhồiquybậc p, AR(p) • Môhìnhkếthợptựhồiquyvàtrungbình di động ARMA(p,q) • Môhìnhtựhồiquytíchhợpvớitrungbình di động ARIMA(p,d,q) • Môhình ARIMA cótínhmùa SARIMA(p,q,d)(P,Q,D)s

  2. Môhìnhtrungbình di độngbậc q Môhình Dấuhiệunhậnbiết: Hệsốtươngquanbằng 0 vớiđộtrễlớnhơn q Hệsốtươngquanriêngphầngiảmdầnvề 0 Môhình MA(2)

  3. Môhìnhtựhồiquybậc p Môhình Dấuhiệunhậnbiết: Hệsốtươngquangiảmdầnvề 0 Hệsốtươngquanriêngphầnbằng 0 vớiđộtrễlớnhơnp ACF và PACF củamôhình

  4. Môhìnhkếthợptựhồiquyvàtrungbình di động Môhình Dấuhiệunhậnbiết Hệsốtươngquanbằnggiảmdầnvề 0 sauđộtrễq Hệsốtươngquanriêngphầngiảmdầnvề 0 sauđộtrễ q ACF và PACF củamôhình

  5. Môhìnhtựhồiquytíchhợpvớitrungbình di động Môhình Dấuhiệunhậnbiết Chuỗithờigiankhôngtĩnh, cóxuhướng Hệsốtươngquangiảmrấtchậm Làmtĩnhchuỗithờigianbằngcáchlấyhiệu d lần

  6. Môhình ARIMA cótínhmùa SARIMA Môhình Nhậnbiết: Hệsố ACF rấtlớntạicáccậnmùa Cáchxácđịnhchukìmùa Xácđịnhcáchệsốtươngquantốiưu Tínhkhoảngcáchgiữacáchệsốtươngquantốiưu Nhậndạngkhoảngcáchđượclặplạinhiềunhất, nếutầnsuấtcủakhoảngcáchnàylớnthìđóchínhlàchukìmùa.

  7. Xâydựngmôhình SARIMA • Thànhphầnnhậndạngmôhình • Thànhphầnkhửmùavàxuhướng • Thànhphầnướclượngthamsố • Thànhphầndựbáo

  8. Thànhphầnnhậndạngmôhình • Xácđịnhcáchệsốmôhìnhbằngcáchphântích ACF, PACF • Baogồm 4 giaiđoạnchính: • Xácđịnhbậclấyhiệudđểloạibỏtínhxuhướng • Loạibỏtínhmùa: chuỗidữliệuđượclấyhiệuDlầnvớikhoảnglấyhiệulàs • Xácđịnhmôhìnhchothànhphầnthường • Xácđịnhmôhìnhchothànhphầnmùa

  9. if( > 65%) then pattern = abrupt cutoff else if ((< 10%) then pattern = slow decay else pattern = exponential decay if (high frequencies exist in ACF or PACF) { if (ACF pattern = abrupt cut-off at lag q) then Model = pure MA(q) else if (PACF pattern = abrupt cut-off at lag p) then Model = pure AR(p) else if (both ACF and PACF pattern = exponentila decay) then Model = ARMA(p,q) } else { p = q =0; Model = ARMA(0,0) } Thànhphầnnhậndạngmôhình • Xácđịnhmôhìnhbằngcáchphântíchtínhchất ACF, PACF Tỉlệthayđổitrungbình:

  10. Thànhphầnkhửmùavàxuhướng

  11. Thànhphầnướclượngthamsố

  12. Thànhphầndựbáo • Tínhtoánngiaiđoạndựđoạnchochuỗidữliệuđãđượcchuyểnđổi • Khôiphụclạichuỗidữliệugốc: thựchiệnngượclạiquátrìnhlấyhiệuđãthựchiệnkhikhửđitínhkhôngtĩnhvàtínhmùacủachuỗidữliệugốc.

  13. Môhìnhkếthợp ARIMA VÀ ANN • Môhình ARIMA khônggiảiquyếtđượcchuỗi phi tuyến • Môhình ANN khônggiảiquyếtđượcchuỗi phi tuyến, tuyếntính • Khóxácđịnhđượcmộtchuỗithờigianlà phi tuyến hay tuyếntính • Mộtchuỗithờigianbaogồmcả 2 thànhphần phi tuyến, tuyếntính

  14. Chuỗithờigian HIỆN THỰC MÔ HÌNH KẾT HỢP ARIMA VÀ ANN Mô hình SARIMA Mô hình ANN Dự báo dùng ARIMA Môhình L: biểudiễnthànhphầntuyếntínhcủachuỗithờigianđượcướclượngbởimôhình SARIMA N: biểudiễnthànhphần phi tuyếncủachuỗithờigianđượcướclượngbởimôhình ANN Dựđoán Dự báo

More Related