Tìm thấy 20+ kết quả cho từ khóa "Mô hình arima"
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
DỰ BÁO GIÁ BITCOIN BẰNG KẾT HỢP MÔ HÌNH ARIMA VÀ MẠNG NƠRON. Trong bài báo này, chúng tôi thử nghiệm một số mô hình dự báo như ARIMA, mạng nơron, kết hợp ARIMA và mạng nơron để dự báo giá đóng cửa (USD) của đồng Bitcoin trong ngày tiếp theo. Kết quả dự báo của các mô hình sẽ được so sánh để xem xét mô hình nào phù hợp hơn trong việc dự báo giá Bitcoin.. Ngoài mô hình hồi quy, các mô hình máy học cũng đƣợc áp dụng trong dự báo Bitcoin.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Ước lượng mô hình: Các hệ số và của mô hình ARIMA được xác định bằng phương pháp ước lượng thích hợp cực đại. Kiểm định mô hình: xem xét liệu các mô hình phù hợp với các dữ liệu hay không, nếu không.. Dự báo bằng mô hình tốt nhất.. Mô hình GARCH.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Các mô hình ARIMA có thể có là ARIMA (0,1,1), ARIMA(1,1,1), ARIMA(1,1,0) Trước tiên ta dùng kiểm định LB để chọn ra các mô hình có p-value bé hơn 0.05. Dùng đồ thị SAC để kiểm tra chuỗi et thấy rằng cả 4 chuỗi et của 4 mô hình đề là nhiễu trắng. Bây giờ cần lựa chọn mô hình tốt nhất để sử dụng cho công tác dự báo, chúng ta sử dụng tiêu chuẩn kiểm định Chi bình phương 2 (4) và tiêu chuẩn AIC. Theo kết qủa từ eview cho bởi bảng 1 ta thấy mô hình ARIMA(0,1,1) là mô hình phù hợp với R nhất.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Các mô hình ARIMA có thể có là ARIMA (0,1,1), ARIMA(1,1,1), ARIMA(1,1,0) Trước tiên ta dùng kiểm định LB để chọn ra các mô hình có p-value bé hơn 0.05. Dùng đồ thị SAC để kiểm tra chuỗi et thấy rằng cả 4 chuỗi et của 4 mô hình đề là nhiễu trắng. Bây giờ cần lựa chọn mô hình tốt nhất để sử dụng cho công tác dự báo, chúng ta sử dụng tiêu chuẩn kiểm định Chi bình phương 2 (4) và tiêu chuẩn AIC. Theo kết qủa từ eview cho bởi bảng 1 ta thấy mô hình ARIMA(0,1,1) là mô hình phù hợp với R nhất.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Ước lượng thực nghiệm Trong thực tế có nhiều mô hình được sử dụng để dự báo lạm phát như Mô hình đường cong Phillip, mô hình xuất phát từ lý thuyết tiền tệ truyền thống, mô hình hiệu chỉnh sai số, mô hình ARIMA, mô hình VAR,… trong từng tình huống cụ thể, mỗi mô hình đều có những ưu điểm riêng. Trong khuôn khổ bài báo này chúng tôi sử dụng mô hình trung bình trượt đồng liên kết tự hồi quy (ARIMA) để dự báo lạm phát của Việt Nam ở quý I/2013.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Hơn nữa, vi c tính toán và so sánh chỉ s MAPE của 2 mô hình ARIMA(2,1,1) và ARIMA(1,1,1) đã cho thấy ARIMA(2,1,1) có độ chính xác cao hơn xét c về dữ li u tham kh o và dữ li u kiểm tra (B ng 6). Tổng hợp các chỉ s đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo. Mô hình In-samples Đánh giá Out-of-sample Đánh giá ARIMA Hoàn h o 5.24 Hoàn h o ARIMA T t 11.07 T t (Nguồn: Tính toán của tác gi ) 3.4. D báo Kết qu dự báo CPI từ mô hình ARIMA(2,1,1) như sau: B ng 7.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Chuỗi số liệu sử dụng trong mô hình nghiên cứu này là chuỗi dừng ở sai phân bậc 1.. Để đảm bảo cho kết quả kiểm định không bị sai lệch, tác giả thực hiện một số kiểm định điều kiện cho mô hình. Ngoài ra, trong mô hình ARIMA thì việc xác định p, q là rất cần thiết.. Như vậy có hai mô hình ARIMA có khả năng phù hợp là ARIMA(1,1,1) và ARIMA(1,1,4). Sau khi thực hiện so sánh giữa hai mô hình cho thấy mô hình ARIMA tối ưu là ARIMA(1,1,4)..
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Kết quả dự báo của mô hình tự hồi quy AR. Kết quả dự báo của mô hình kết hợp ARIMA và mạng Neural. Kết quả dự báo của mô hình kết hợp ARIMA và thuật giải di truyền Hình 3. Kết quả dự báo của mô hình ARIMA. Kết quả dự báo của các mô hình. Mô hình RMSE MAE MAPE. Mô hình kết hợp ARIMA và Support Vector Machine thể hiện kết quả dự báo vượt trội hơn so với các mô hình khác như mô hình tự hồi quy (AR) hay mô hình ARIMA trong dự báo dữ liệu chuỗi thời gian.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Điều đó đã thôi thúc tôi nghiên cứu đề tài “Lạm phát và ứng dụng mô hình Arima để dự báo lạm phát ở Việt Nam”.. Ứng dụng mô hình Arima để dự báo lạm phát tại Việt Nam.. Nghiên cứu định lượng được sử dụng trong chương 3 là mô hình Arima nhằm dự báo lạm phát tại Việt Nam.. Bài luận văn chủ yếu tập trung nghiên cứu tình hình lạm phát ở Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2012. Thời gian bài luận văn nghiên cứu lạm phát ở Viêt Nam từ năm 2008 tới năm 2013. CHƯƠNG 1 : TỒNG QUAN VỀ LẠM PHÁT.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
MỌ HÌNH ARIMA VÀ S LI U S D NG ăGi iăthiệuăc uătrúcăcủaămôăhìnhăARIMA . Mô hình tự hồi quy trung bình trượt ARIMA . Mô hình động thái ARIMAX ăPh ơngăphápăápădụngămôăhìnhăARIMAăvàăARIMAXăđ iăv iăbàiătoánădựă báoăm aămùa . Nhận dạng cấu trúc c a mô hình . Xác định các tham số c a mô hình . Kiểm định mô hình . Phần mềm thống kê SAS đối với mô hình ARIMA và ARIMAX ăCácănguồnăs ăliệuăđ ợcăsửădụng . Nhận dạng mô hình ARIMA .
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Mô hình ARIMA Theo Box- Jenkin mọi quá trình ngẫu nhiên có tính dừng đều có thể biểu diễn bằng mô hình Tự Hồi Qui Kết Hợp Trung Bình Trượt ARIMA.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
K t quả thống kê m t số tiêu chuẩn của các m hình ARIMA thử nghiệm M hình R2 BIC RMSE MAPE ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA ARIMA giá trị tốt nhất dựa theo tiêu chuẩn lựa chọn Từ Bảng 5 ta thấy m hình ARIMA 1 0) là m hình đ ợc sử dụng cho việc (2 1 1) là m hình thỏa mãn nhiều nhất ớc l ợng ti p theo. các tiêu chuẩn sử dụng nh ng sau khi ti n Bước 3: Kiểm tra mô hình hành x y dựng các m hình trên thì thu M hình sau đó đ ợc kiểm tra mức đ ợc k t quả: m hình ARIMA (1 1 0) có độ phù hợp với
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Tức là, tìm các giá trị thích hợp của p , d và q . bình trượt trong mô hình. Sau khi đã lựa chọn mô hình ARIMA cụ thể và ước lượng các tham số của nó, ta tìm hiểu xem mô hình lựa chọn có phù hợp với dữ liệu ở mức chấp nhận hay không bởi vì có thể một mô hình ARIMA khác cũng phù hợp với dữ liệu. Đó là lý do tại sao phương pháp lập mô hình ARIMA của Box - Jenkins là một nghệ thuật n hiều hơn là một khoa học. cần phải có kỹ năng tốt để lựa chọn đúng mô hình ARIMA.
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Mô hình gộp ARIMA(p,d,q) chứa đựng mô hình hồi qui AR(p), mô hình trung bình trượt MA(q), mô hình tích hợp I(d). 2.2.3 Quy trình ứng dụng mô hình ARIMA trong phân tích, dự báo 2.2.3.1 Nhận dạng mô hình (Model Identification) Nhận dạng mô hình là giai đoạn mà một mô hình được cho là tối ưu nhất được lựa chọn trong nhiều mô hình ARIMA(p,d,q) được xây dựng từ chuỗi quan sát. Có nhiều cách kết hợp các bậc p,d,q cho các mô hình ARIMA(p,d,q) khác nhau.
000000105139.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Mô hình gộp ARIMA(p,d,q) chứa đựng mô hình hồi qui AR(p), mô hình trung bình trượt MA(q), mô hình tích hợp I(d). 2.2.3 Quy trình ứng dụng mô hình ARIMA trong phân tích, dự báo 2.2.3.1 Nhận dạng mô hình (Model Identification) Nhận dạng mô hình là giai đoạn mà một mô hình được cho là tối ưu nhất được lựa chọn trong nhiều mô hình ARIMA(p,d,q) được xây dựng từ chuỗi quan sát. Có nhiều cách kết hợp các bậc p,d,q cho các mô hình ARIMA(p,d,q) khác nhau.
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Mô hình hình TGARCH được biểu diễn như sau: hoặcTrong đó, d t là biến giả có giá trị: Nếu υ j có ý nghĩa thống kê, thì các tin tức tốt và tin tức xấu sẽ có ảnh hưởng khácnhau lên phương sai. Ngược lại, nếu υ j = 0 thì tác động củatin tức có tính chất cân xứng.tTrên là những kiến thức nền tảng của mô hình ARIMA, ARCH/GARCH.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Các mô hình có thể có là: ARIMA(1,2,1), ARIMA(2,2,1), ARIMA(1,2,2), ARIMA(1,2,3), ARIMA(2,2,2), ARIMA(2,2,3), ARIMA(3,2,1), ARIMA(3,2,2).. b) Lựa chọn mô hình. Dùng tham số AIC để tìm mô hình thích hợp nhất từ các mô hình tồn tại trên, ta có bảng tổng hợp như sau:. Bảng 3: Giá trị AIC của 10 mô hình dự báo. Mô hình AIC. So sánh AIC của các mô hình trên ta thấy AIC của mô hình ARIMA(1,2,1) nhỏ nhất.
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
th ể dùng mô hình ARIMA để tìm nhi ễ u n ế u bi ế n c ủ a chúng ta ch ỉ có 1 giá tr ị duy nh ất. dùng phương pháp OLS để ước lượ ng (4) và ch ọ n tr ễ sao cho mô hình là phù h ợ p nh ất để các h ệ s ố h ồi qui có ý nghĩa thố ng kê. Sau khi tìm được phương trình (4) tố t nh ấ t thì chúng ta có th ể ti ế n hành d ự báo phương sai c ủ a nhi ễu thông qua phương trình (4) và giá trị trung bình thông qua phương trình (3).
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Để mô hình (1) có giá trị trong dự báo, y t phải có tính dừng (stationary). Nếu chuỗi có tính mùa vụ, các độ trễ mùa vụ cần được bao gồm vào mô hình. Việc xác định bậc p và q cũng giúp xác định các tham số cần ước lượng trong mô hình (1) (Gujarati, 2004).. 2.2 Mô hình dự báo SARIMA. Mô hình dự báo SARIMA được phát triển từ mô hình ARIMA khi chuỗi số liệu có tính mùa vụ. Các độ trễ theo mùa của y t sẽ được bao gồm trong mô hình ARIMA để trở thành mô hình SARIMA.
000000105139-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN ÁP DỤNG TRONG KINH TẾ Trần Thanh Bình Tóm tắt nội dung Luận văn nghiên cứu một số mô hình dự báo dùng mô hình chuỗi thời gian và xây dựng một ứng dụng minh hoạ bằng bài toán dự báo giá gạo. Luận văn tập trung vào các vấn đề chính sau: -Nghiên cứu các mô hình dự báo. Mô hình dừng tuyến tính (AR, MA, ARMA. Mô hình không dừng tuyến tính (ARIMA. Mô hình mùa vụ (SARIMA) -Xây dựng ứng dụng minh hoạ dự báo trên mô hình ARIMA: dự báo giá gạo.