Moving-average-drift

Moving-average-drift

Option-trading-brokerage rates
Cara-to-menghitung-rasio-untuk-moving-average-metode
Berputar-putar rata


Strategi-perdagangan-strategi-pekerjaan Stock-options-plan-template X3-reuni-trading-system-extension Moving-average-high-low-channel Platform online-forex-trading-platform Trading-strategy-melibatkan-futures

Pada tahun 1915, ahli geologi Jerman dan ahli meteorologi Alfred Wegener pertama kali mengajukan teori drift kontinental. Yang menyatakan bahwa bagian-bagian kerak bumi perlahan melayang di atas inti cair. Catatan fosil mendukung dan memberi kepercayaan pada teori pergeseran benua dan lempeng tektonik. Wegener berhipotesis bahwa ada supercontinent raksasa 200 juta tahun yang lalu, yang dia namai Pangaea. Artinya All-earth. Pangaea mulai pecah menjadi dua supercontinen kecil, yang disebut Laurasia dan Gondwanaland, selama periode Jurasik. Menjelang akhir periode Kapur, benua-benua tersebut memisahkan diri dari daratan yang terlihat seperti benua modern kita. Wegener menerbitkan teori ini dalam bukunya yang berjudul 1915, On the Origin of Continents and Oceans. Di dalamnya ia juga mengusulkan keberadaan supercontinent. Dan menamakannya (Pangaea berarti semua tanah dalam bahasa Yunani). Bukti Fosil dalam Mendukung Teori Glossopteris, tanaman mirip pohon dari Periode Permian sampai Periode Trias. Itu memiliki daun berbentuk lidah dan tingginya sekitar 12 kaki (3,7 m). Itu adalah tanaman dominan Gondwana. Eduard Suess adalah seorang ahli geologi Austria yang pertama kali menyadari bahwa pernah ada jembatan darat yang menghubungkan Amerika Selatan, Afrika, India, Australia, dan Antartika. Dia menamakan lahan besar ini Gondwanaland (dinamai menurut sebuah distrik di India dimana fosil tanaman Glossopteris ditemukan). Ini adalah supercontinent selatan yang terbentuk setelah Pangaea bubar selama periode Jurassic. Suess mendasarkan deduksinya pada fosil tanaman Glossopteris, yang ditemukan di seluruh India, Amerika Selatan, Afrika bagian selatan, Australia, dan Antartika. Fosil Mesosaurus (salah satu reptil laut pertama, yang bahkan lebih tua dari dinosaurus) ditemukan di Amerika Selatan dan Afrika Selatan. Penemuan ini, ditambah studi tentang sedimentasi dan fosil tanaman Glossopteris di benua selatan ini menyebabkan Alexander duToit, seorang ilmuwan Afrika Selatan, untuk mendukung gagasan keberadaan supercontinent masa lalu di belahan bumi selatan, Eduard Suess's Gondwanaland. Ini dipinjamkan lebih jauh ke A. Wegeners Continental Drift Theory Pelat Bumi: Kerak bumi terbagi menjadi piring tebal dan besar yang melayang di atas mantel lembut. Pelatnya terbuat dari batu dan setebal 50 sampai 250 mil (80 sampai 400 km). Mereka bergerak baik secara horisontal maupun vertikal. Selama periode waktu yang lama, piring juga berubah ukuran karena margin mereka ditambahkan ke, dilumatkan bersama, atau didorong kembali ke dalam mantel Bumi. PLATE TECTONICS Teori lempeng tektonik (yang berarti struktur lempeng) dikembangkan pada tahun 1960an. Teori ini menjelaskan pergerakan lempeng bumi (yang sejak saat itu telah didokumentasikan secara ilmiah) dan juga menjelaskan penyebab gempa bumi, gunung berapi, parit samudra, formasi pegunungan, dan fenomena geologi lainnya. Ratusan juta tahun lempeng bergerak dengan kecepatan yang diperkirakan mencapai 1 sampai 10 cm per tahun. Sebagian besar aktivitas seismik Bumi (gunung berapi dan gempa bumi) terjadi di batas lempeng saat mereka berinteraksi. Lapisan atas pelat disebut kerak bumi. Kerak samudra (kerak di bawah samudra) lebih tipis dan lebih padat dari pada kerak benua. Kerak yang terus-menerus diciptakan dan dihancurkan kerak samudera lebih aktif dibanding kerak benua. JENIS GELOMBANG PLATE: Divergensi, Konvergensi, dan Lateral Slipping Pada batas lempeng, berbagai deformasi terjadi saat lempeng saling berinteraksi satu sama lain (penyebaran dasar laut), bertabrakan (membentuk pegunungan), saling silang (zona subduksi , Di mana piring mengalami penghancuran dan peleburan ulang), dan tergelincir secara lateral. Gerakan Pelat Divergent: Pelepasan Seafloor Pelepasan Seafloor adalah perpindahan dua lempeng samudra dari satu sama lain, yang menghasilkan pembentukan kerak samudra baru (dari magma yang berasal dari dalam mantel bumi) di sepanjang punggungan tengah laut. Dimana lempeng samudera bergerak menjauh satu sama lain disebut zona divergensi. Penyebaran lantai laut pertama kali disarankan oleh Harry Hess dan Robert Dietz di tahun 1960an. Gerakan Konvergen Plate: Saat dua lempeng bertabrakan, beberapa kerak dihancurkan dalam benturan dan lempengnya menjadi lebih kecil. Hasilnya berbeda, tergantung jenis pelat yang dilibatkan. Pelat Kelautan dan Pelat Benua - Saat lempeng samudera tipis yang lebat bertabrakan dengan lempeng benua yang relatif ringan dan tebal, lempeng samudra dipaksakan di bawah lempeng benua, fenomena ini disebut subduksi. Dua Pelat Kelautan - Ketika dua lempeng samudera berbenturan, seseorang dapat didorong di bawah yang lain dan magma dari mantel naik, membentuk gunung berapi di sekitarnya. Dua Pelat Kontinental - Saat dua lempeng benua bertabrakan, rentang pegunungan dibuat saat kerak yang bertabrakan dikompres dan didorong ke atas. Lateral Slipping Plate Movement: Ketika dua lempeng bergerak menyamping satu sama lain, ada sejumlah besar gesekan yang membuat gerakan tersentak. Pelatnya tergelincir, lalu menempel saat gesekan dan tekanan terbangun sampai tingkat yang luar biasa. Saat tekanan dilepaskan tiba-tiba, dan piringnya tiba-tiba tersentak terpisah, ini adalah gempa. Pelat Utama Bumi: Pelat kontinental dan samudra saat ini meliputi: lempeng Eurasia, lempeng Australia-India, piring Filipina, lempeng Pasifik, lempeng Juan de Fuca, lempeng Nazca, piring Cocos, piring Amerika Utara, piring Karibia, lempeng Amerika Selatan, Afrika Piring, piring Arab, dan piring Antartika. Pelat ini terdiri dari sub-piring yang lebih kecil. Sejak kerak bumi mengeras miliaran tahun yang lalu, lempeng kerak bumi telah melayang ke seluruh dunia. Peta Bumi selalu berubah tidak hanya lempeng yang mendasari bergerak, namun lempeng berubah ukurannya. Selain itu, permukaan laut berubah dari waktu ke waktu (karena suhu di Bumi bervariasi dan kutub mencair atau membeku dalam variasi luas), menutupi atau memperlihatkan jumlah kerak yang berbeda. LINKS. Misteri Drift Great Continental dari Institut Guru Yale-New Haven, oleh Lois Van Wagner. Tentang Tekton Lempeng: Pelat Bumi dan Pelaut Kontinental Kerak luar yang berbatu di bumi memperkuat milyaran tahun yang lalu, segera setelah Bumi terbentuk. Kerak ini bukan cangkang padat yang dipecah menjadi piring besar dan tebal yang melayang di atas lapisan yang lembut dan mendasari. Pelat terbuat dari batu dan melayang di seluruh dunia mereka bergerak baik secara horisontal (menyamping) dan vertikal (atas dan bawah). Selama periode waktu yang lama, piring juga berubah ukuran karena margin mereka ditambahkan ke, dilumatkan bersama, atau didorong kembali ke dalam mantel Bumi. Pelat ini dari 50 sampai 250 mil (80 sampai 400 km) tebal. Peta Bumi selalu berubah tidak hanya lempeng yang mendasari bergerak, namun lempeng berubah ukurannya. Selain itu, permukaan laut berubah dari waktu ke waktu (karena suhu di Bumi bervariasi dan kutub mencair atau membeku dalam variasi luas), menutupi atau memperlihatkan jumlah kerak yang berbeda. Pelat Utama Bumi: Pelat kontinental dan samudra saat ini meliputi: lempeng Eurasia, lempeng Australia-India, piring Filipina, piring Pasifik, lempeng Juan de Fuca, lempeng Nazca, piring Cocos, lempeng Amerika Utara, piring Karibia, lempeng Amerika Selatan, Afrika Piring, piring Arab, piring Antartika, dan piring Scotia. Pelat ini terdiri dari sub-piring yang lebih kecil. Umumnya 70 sampai 100 juta tahun Teori lempeng tektonik (yang berarti struktur piring) dikembangkan pada tahun 1960an. Teori ini menjelaskan pergerakan lempeng bumi (yang sejak saat itu telah didokumentasikan secara ilmiah) dan juga menjelaskan penyebab gempa bumi, gunung berapi, parit samudra, formasi pegunungan, dan banyak fenomena geologi lainnya. Pelat bergerak dengan kecepatan yang diperkirakan mencapai 1 sampai 10 cm per tahun. Sebagian besar aktivitas seismik Bumi (gunung berapi dan gempa bumi) terjadi di batas lempeng saat mereka berinteraksi. Lapisan atas permukaan bumi disebut kerak (terletak di atas lempeng). Kerak samudra (kerak tipis di bawah samudra) lebih tipis dan lebih padat dari pada kerak benua. Kerak yang terus-menerus diciptakan dan dihancurkan kerak samudera lebih aktif dibanding kerak benua. Di bawah kerak adalah mantel berbatu, yang terdiri dari silikon, oksigen, magnesium, besi, aluminium, dan kalsium. Mantel atas kaku dan merupakan bagian dari litosfer (bersama dengan kerak bumi). Mantel bawah mengalir perlahan, dengan kecepatan beberapa sentimeter per tahun. Astenosfer adalah bagian dari mantel atas yang menunjukkan sifat plastik. Terletak di bawah litosfer (kerak dan mantel atas), antara kedalaman sekitar 100 dan 250 kilometer. JENIS GELOMBANG PLATE: Divergensi, Konvergensi, dan Lateral Slipping Pada batas lempeng, berbagai deformasi terjadi saat lempeng saling berinteraksi satu sama lain (penyebaran dasar laut), bertabrakan (membentuk pegunungan), saling silang (zona subduksi , Di mana piring mengalami penghancuran dan peleburan ulang), dan tergelincir secara lateral. Gerakan Pelat Divergent: Pelepasan Seafloor Pelepasan Seafloor adalah perpindahan dua lempeng samudra dari satu sama lain (pada batas lempeng divergen), yang menghasilkan pembentukan kerak samudra baru (dari magma yang berasal dari dalam mantel bumi) sepanjang aa pertengahan - samudera raya. Dimana lempeng samudera bergerak menjauh satu sama lain disebut zona divergensi. Penyebaran lantai laut pertama kali disarankan oleh Harry Hess dan Robert Dietz di tahun 1960an. Gerakan Konvergen Plate: Bila dua lempeng bertabrakan (pada batas lempeng konvergen), beberapa kerak dihancurkan dalam benturan dan lempengnya menjadi lebih kecil. Hasilnya berbeda, tergantung jenis pelat yang dilibatkan. Pelat Kelautan dan Pelat Benua - Saat lempeng samudera tipis yang lebat bertabrakan dengan lempeng benua yang relatif ringan dan tebal, lempeng samudra dipaksakan di bawah lempeng benua, fenomena ini disebut subduksi. Dua Pelat Kelautan - Ketika dua lempeng samudera berbenturan, seseorang dapat didorong di bawah yang lain dan magma dari mantel naik, membentuk gunung berapi di sekitarnya. Dua Pelat Kontinental - Saat dua lempeng benua bertabrakan, rentang pegunungan dibuat saat kerak yang bertabrakan dikompres dan didorong ke atas. Lateral Slipping Plate Movement: Ketika dua lempeng bergerak menyamping satu sama lain (pada batas lempeng transform), ada sejumlah besar gesekan yang membuat gerakan tersentak. Pelatnya tergelincir, lalu menempel saat gesekan dan tekanan terbangun sampai tingkat yang luar biasa. Saat tekanan dilepaskan tiba-tiba, dan piringnya tiba-tiba tersentak terpisah, ini adalah gempa. ALFRED WEGENER DAN PANGEA Pada tahun 1915, ahli geologi dan ahli meteorologi Jerman Alfred Wegener (1880-1930) pertama-tama mengusulkan teori drift kontinental, yang menyatakan bahwa bagian-bagian kerak bumi perlahan melayang di atas inti cairan. Catatan fosil mendukung dan memberi kepercayaan pada teori pergeseran benua dan lempeng tektonik. Wegener menghipotesiskan bahwa ada supercontinent raksasa orisinal 200 juta tahun yang lalu, yang dia namai Pangaea, yang berarti All-earth. Pangaea adalah supercontinent yang terdiri dari seluruh daratan Bumi. Itu ada dari Permian melalui periode Jurassic. Ini mulai bubar selama periode Jurasik, membentuk benua Gondwanaland dan Laurasia. Dipisahkan oleh Laut Tethys. Pangaea mulai pecah menjadi dua supercontinen kecil, yang disebut Laurasia dan Gondwanaland, selama periode Jurasik. Menjelang akhir periode Kapur, benua-benua tersebut memisahkan diri dari daratan yang terlihat seperti benua modern kita. Wegener menerbitkan teori ini dalam bukunya yang berjudul 1915, On the Origin of Continents and Oceans. Di dalamnya ia juga mengusulkan eksistensi superbenua Pangaea. Dan menamakannya (Pangaea berarti semua tanah dalam bahasa Yunani). Bukti Fosil untuk Mendukung Teori Eduard Suess adalah seorang ahli geologi Austria yang pertama kali menyadari bahwa pernah ada jembatan darat antara Amerika Selatan, Afrika, India, Australia, dan Antartika. Dia menamakan lahan besar ini Gondwanaland (dinamai menurut sebuah distrik di India dimana fosil tanaman Glossopteris ditemukan). Ini adalah supercontinent selatan yang terbentuk setelah Pangaea bubar selama periode Jurassic. Dia mendasarkan deduksinya pada pabrik Glossopteris, yang ditemukan di seluruh India, Amerika Selatan, Afrika bagian selatan, Australia, dan Antartika. Fosil Mesosaurus (salah satu reptil laut pertama, yang bahkan lebih tua dari dinosaurus) ditemukan di Amerika Selatan dan Afrika Selatan. Penemuan ini, ditambah studi tentang sedimentasi dan fosil tanaman Glossopteris di benua selatan ini menyebabkan Alexander duToit, seorang ilmuwan Afrika Selatan, untuk mendukung gagasan keberadaan supercontinent masa lalu di belahan bumi selatan, Eduard Suesss Gondwanaland. Ini memberi dukungan lebih lanjut kepada A. Wegeners Continental Drift Theory Glossopteris, sejenis pohon dari Permian sampai Periode Trias. Itu memiliki daun berbentuk lidah dan tingginya sekitar 12 kaki (3,7 m). Itu adalah tanaman dominan Gondwana. Label Subduksi (Plate Convergence) Label penghancuran kerak bumi saat dua lempeng berkumpul. LINK WEB PADA DASAR LANJUTKAN Misteri Great Continental Drift dari Institut Guru Yale-New Haven, oleh Lois Van Wagner. Pertanyaan dan jawaban tentang pergeseran benua dari Monash University Earth Sciences. Tektonik lempeng dari University of Tennessee (Knoxville). Kecepatan lempeng benua dari Zhen Shao Huang. Tektonik lempeng dari Layanan Geologi AS EnchantedLearning adalah situs yang didukung pengguna. Sebagai bonus, anggota situs memiliki akses ke versi banner-iklan-bebas dari situs ini, dengan halaman yang ramah cetak. Klik di sini untuk belajar lebih banyak. Pengenalan pada ARIMA: model nonseasonal persamaan peramalan ARIMA (p, d, q): Model ARIMA secara teori merupakan kelas model paling umum untuk meramalkan rangkaian waktu yang dapat dibuat menjadi 8220stationary8221 oleh differencing. (Jika perlu), mungkin bersamaan dengan transformasi nonlinier seperti penebangan atau pengosongan (jika perlu). Variabel acak yang merupakan deret waktu adalah stasioner jika sifat statistiknya konstan sepanjang waktu. Seri stasioner tidak memiliki tren, variasinya berkisar rata-rata memiliki amplitudo konstan, dan bergoyang secara konsisten. Yaitu pola waktu acak jangka pendeknya selalu terlihat sama dalam arti statistik. Kondisi terakhir ini berarti autokorelasinya (korelasi dengan penyimpangannya sendiri dari mean) tetap konstan dari waktu ke waktu, atau ekuivalen, bahwa spektrum kekuatannya tetap konstan seiring berjalannya waktu. Variabel acak dari bentuk ini dapat dilihat (seperti biasa) sebagai kombinasi sinyal dan noise, dan sinyal (jika ada) dapat menjadi pola reversi rata-rata yang cepat atau lambat, atau osilasi sinusoidal, atau alternasi cepat pada tanda , Dan itu juga bisa memiliki komponen musiman. Model ARIMA dapat dilihat sebagai filter 8220filter8221 yang mencoba memisahkan sinyal dari noise, dan sinyal tersebut kemudian diekstrapolasikan ke masa depan untuk mendapatkan perkiraan. Persamaan peramalan ARIMA untuk rangkaian waktu stasioner adalah persamaan linier (yaitu regresi-tipe) dimana prediktor terdiri dari kelambatan variabel dependen dan atau lag dari kesalahan perkiraan. Yaitu: Prediksi nilai Y adalah konstanta dan atau jumlah tertimbang dari satu atau lebih nilai Y dan satu angka tertimbang dari satu atau lebih nilai kesalahan terkini. Jika prediktor hanya terdiri dari nilai Y yang tertinggal, itu adalah model autoregresif murni (8220 self-regressed8221), yang hanyalah kasus khusus dari model regresi dan yang dapat dilengkapi dengan perangkat lunak regresi standar. Sebagai contoh, model autoregresif orde pertama (8220AR (1) 8221) untuk Y adalah model regresi sederhana dimana variabel independennya hanya Y yang tertinggal satu periode (LAG (Y, 1) dalam Statgrafik atau YLAG1 dalam RegresIt). Jika beberapa prediktor tertinggal dari kesalahan, model ARIMA TIDAK merupakan model regresi linier, karena tidak ada cara untuk menentukan error8221 8220last period8417s sebagai variabel independen: kesalahan harus dihitung berdasarkan periode-ke-periode Saat model dipasang pada data. Dari sudut pandang teknis, masalah dengan menggunakan kesalahan tertinggal sebagai prediktor adalah bahwa prediksi model8217 bukanlah fungsi linear dari koefisien. Meskipun mereka adalah fungsi linier dari data masa lalu. Jadi, koefisien pada model ARIMA yang mencakup kesalahan tertinggal harus diestimasi dengan metode optimasi nonlinier (8220 climb-climbing8221) daripada hanya dengan memecahkan sistem persamaan. Akronim ARIMA adalah singkatan Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags dari rangkaian stasioner dalam persamaan peramalan disebut istilah quotautoregressivequot, kelambatan kesalahan perkiraan disebut istilah kuotasi rata-rata quotmoving, dan deret waktu yang perlu dibedakan untuk dijadikan stasioner disebut versi seri integimental dari seri stasioner. Model random-walk dan random-trend, model autoregresif, dan model smoothing eksponensial adalah kasus khusus model ARIMA. Model ARIMA nonseasonal diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (p, d, q) quot, di mana: p adalah jumlah istilah autoregresif, d adalah jumlah perbedaan nonseason yang diperlukan untuk stasioneritas, dan q adalah jumlah kesalahan perkiraan yang tertinggal dalam Persamaan prediksi Persamaan peramalan dibangun sebagai berikut. Pertama, izinkan y menunjukkan perbedaan D dari Y. yang berarti: Perhatikan bahwa perbedaan kedua Y (kasus d2) bukanlah selisih 2 periode yang lalu. Sebaliknya, ini adalah perbedaan pertama perbedaan dari perbedaan pertama. Yang merupakan analog diskrit dari derivatif kedua, yaitu percepatan lokal dari seri daripada tren lokalnya. Dalam hal y. Persamaan peramalan umum adalah: Di sini parameter rata-rata bergerak (9528217s) didefinisikan sehingga tanda-tanda mereka negatif dalam persamaan, mengikuti konvensi yang diperkenalkan oleh Box dan Jenkins. Beberapa penulis dan perangkat lunak (termasuk bahasa pemrograman R) mendefinisikannya sehingga mereka memiliki tanda plus. Bila nomor aktual dicolokkan ke dalam persamaan, tidak ada ambiguitas, tapi penting untuk mengetahui konvensi mana yang digunakan perangkat lunak Anda saat Anda membaca hasilnya. Seringkali parameter dilambangkan dengan AR (1), AR (2), 8230, dan MA (1), MA (2), 8230 dll. Untuk mengidentifikasi model ARIMA yang sesuai untuk Y. Anda memulai dengan menentukan urutan differencing (D) perlu membuat stasioner seri dan menghilangkan fitur musiman musiman, mungkin bersamaan dengan transformasi yang menstabilkan varians seperti penebangan atau pengapuran. Jika Anda berhenti pada titik ini dan meramalkan bahwa rangkaian yang dibedakan konstan, Anda hanya memiliki model berjalan acak atau acak acak. Namun, rangkaian stationarized masih memiliki kesalahan autokorelasi, menunjukkan bahwa beberapa jumlah istilah AR (p 8805 1) dan beberapa persyaratan MA (q 8805 1) juga diperlukan dalam persamaan peramalan. Proses penentuan nilai p, d, dan q yang terbaik untuk seri waktu tertentu akan dibahas di bagian catatan selanjutnya (yang tautannya ada di bagian atas halaman ini), namun pratinjau beberapa jenis Model ARIMA nonseasonal yang biasa ditemui diberikan di bawah ini. ARIMA (1,0,0) model autoregresif orde pertama: jika seri stasioner dan autokorelasi, mungkin dapat diprediksi sebagai kelipatan dari nilai sebelumnya, ditambah konstanta. Persamaan peramalan dalam kasus ini adalah 8230 yang Y regresi pada dirinya sendiri tertinggal oleh satu periode. Ini adalah model konstanta 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Jika mean Y adalah nol, maka istilah konstan tidak akan disertakan. Jika koefisien kemiringan 981 1 positif dan kurang dari 1 besarnya (harus kurang dari 1 jika Y adalah stasioner), model tersebut menggambarkan perilaku rata-rata pada nilai periode berikutnya yang diperkirakan akan menjadi 981 1 kali sebagai Jauh dari mean sebagai nilai periode ini. Jika 981 1 negatif, ia memprediksi perilaku rata-rata dengan bergantian tanda, yaitu juga memprediksi bahwa Y akan berada di bawah rata-rata periode berikutnya jika berada di atas rata-rata periode ini. Dalam model autoregresif orde kedua (ARIMA (2,0,0)), akan ada istilah Y t-2 di sebelah kanan juga, dan seterusnya. Bergantung pada tanda dan besaran koefisien, model ARIMA (2,0,0) bisa menggambarkan sistem yang pembalikan rata-rata terjadi dengan mode sinusoidal oscillating, seperti gerak massa pada pegas yang mengalami guncangan acak. . ARIMA (0,1,0) berjalan acak: Jika seri Y tidak stasioner, model yang paling sederhana untuk model ini adalah model jalan acak, yang dapat dianggap sebagai kasus pembatas model AR (1) dimana autoregresif Koefisien sama dengan 1, yaitu deret dengan reversi mean yang jauh lebih lambat. Persamaan prediksi untuk model ini dapat ditulis sebagai: di mana istilah konstan adalah perubahan periode-ke-periode rata-rata (yaitu drift jangka panjang) di Y. Model ini dapat dipasang sebagai model regresi yang tidak mencegat dimana Perbedaan pertama Y adalah variabel dependen. Karena hanya mencakup perbedaan nonseasonal dan istilah konstan, model ini diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (0,1,0) dengan konstan. Model acak-berjalan-tanpa-undian akan menjadi ARIMA (0,1, 0) model tanpa ARIMA konstan (1,1,0) membedakan model autoregresif orde pertama: Jika kesalahan model jalan acak autokorelasi, mungkin masalahnya dapat diperbaiki dengan menambahkan satu lag variabel dependen ke persamaan prediksi- -yaitu Dengan mengundurkan diri dari perbedaan pertama Y pada dirinya sendiri yang tertinggal satu periode. Ini akan menghasilkan persamaan prediksi berikut: yang dapat diatur ulang ke Ini adalah model autoregresif orde pertama dengan satu urutan perbedaan nonseasonal dan istilah konstan - yaitu. Sebuah model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) tanpa perataan eksponensial sederhana: Strategi lain untuk memperbaiki kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak disarankan oleh model pemulusan eksponensial sederhana. Ingatlah bahwa untuk beberapa rangkaian waktu nonstasioner (misalnya yang menunjukkan fluktuasi yang bising di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan), model jalan acak tidak berjalan sebaik rata-rata pergerakan nilai masa lalu. Dengan kata lain, daripada mengambil pengamatan terbaru sebagai perkiraan pengamatan berikutnya, lebih baik menggunakan rata-rata beberapa pengamatan terakhir untuk menyaring kebisingan dan memperkirakan secara lebih akurat mean lokal. Model pemulusan eksponensial sederhana menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata tertimbang eksponensial untuk mencapai efek ini. Persamaan prediksi untuk model pemulusan eksponensial sederhana dapat ditulis dalam sejumlah bentuk ekuivalen matematis. Salah satunya adalah bentuk koreksi yang disebut 8220error correction8221, dimana ramalan sebelumnya disesuaikan dengan kesalahan yang dibuatnya: Karena e t-1 Y t-1 - 374 t-1 menurut definisinya, ini dapat ditulis ulang sebagai : Yang merupakan persamaan peramalan ARIMA (0,1,1) - tanpa perkiraan konstan dengan 952 1 1 - 945. Ini berarti bahwa Anda dapat menyesuaikan smoothing eksponensial sederhana dengan menentukannya sebagai model ARIMA (0,1,1) tanpa Konstan, dan perkiraan koefisien MA (1) sesuai dengan 1-minus-alpha dalam formula SES. Ingatlah bahwa dalam model SES, usia rata-rata data dalam prakiraan 1 periode adalah 1 945. yang berarti bahwa mereka cenderung tertinggal dari tren atau titik balik sekitar 1 945 periode. Dengan demikian, rata-rata usia data dalam prakiraan 1-periode-depan model ARIMA (0,1,1) - tanpa model konstan adalah 1 (1 - 952 1). Jadi, misalnya, jika 952 1 0,8, usia rata-rata adalah 5. Karena 952 1 mendekati 1, model ARIMA (0,1,1) -tanpa-konstan menjadi rata-rata bergerak jangka-panjang, dan sebagai 952 1 Pendekatan 0 menjadi model random-walk-without-drift. Apa cara terbaik untuk memperbaiki autokorelasi: menambahkan istilah AR atau menambahkan istilah MA Dalam dua model sebelumnya yang dibahas di atas, masalah kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak diperbaiki dengan dua cara yang berbeda: dengan menambahkan nilai lag dari seri yang berbeda Ke persamaan atau menambahkan nilai tertinggal dari kesalahan perkiraan. Pendekatan mana yang terbaik Aturan praktis untuk situasi ini, yang akan dibahas lebih rinci nanti, adalah bahwa autokorelasi positif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan istilah AR pada model dan autokorelasi negatif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan MA istilah. Dalam deret waktu bisnis dan ekonomi, autokorelasi negatif sering muncul sebagai artefak perbedaan. (Secara umum, differencing mengurangi autokorelasi positif dan bahkan dapat menyebabkan perubahan dari autokorelasi positif ke negatif.) Jadi, model ARIMA (0,1,1), di mana perbedaannya disertai dengan istilah MA, lebih sering digunakan daripada Model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) dengan perataan eksponensial sederhana konstan dengan pertumbuhan: Dengan menerapkan model SES sebagai model ARIMA, Anda benar-benar mendapatkan fleksibilitas. Pertama-tama, perkiraan koefisien MA (1) dibiarkan negatif. Ini sesuai dengan faktor pemulusan yang lebih besar dari 1 dalam model SES, yang biasanya tidak diizinkan oleh prosedur pemasangan model SES. Kedua, Anda memiliki pilihan untuk menyertakan istilah konstan dalam model ARIMA jika Anda mau, untuk memperkirakan tren nol-rata-rata. Model ARIMA (0,1,1) dengan konstanta memiliki persamaan prediksi: Prakiraan satu periode dari model ini secara kualitatif serupa dengan model SES, kecuali bahwa lintasan perkiraan jangka panjang biasanya adalah Garis miring (kemiringannya sama dengan mu) dan bukan garis horizontal. ARIMA (0,2,1) atau (0,2,2) tanpa pemulusan eksponensial linier konstan: Model pemulusan eksponensial linier adalah model ARIMA yang menggunakan dua perbedaan nonseasonal dalam hubungannya dengan persyaratan MA. Perbedaan kedua dari seri Y bukan hanya perbedaan antara Y dan dirinya tertinggal dua periode, namun ini adalah perbedaan pertama dari perbedaan pertama - i. Perubahan perubahan Y pada periode t. Jadi, perbedaan kedua Y pada periode t sama dengan (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Perbedaan kedua dari fungsi diskrit sama dengan turunan kedua dari fungsi kontinu: ia mengukur kuotasi kuadrat atau quotcurvaturequot dalam fungsi pada suatu titik waktu tertentu. Model ARIMA (0,2,2) tanpa konstan memprediksi bahwa perbedaan kedua dari rangkaian sama dengan fungsi linier dari dua kesalahan perkiraan terakhir: yang dapat disusun ulang sebagai: di mana 952 1 dan 952 2 adalah MA (1) dan MA (2) koefisien. Ini adalah model pemulusan eksponensial linear umum. Dasarnya sama dengan model Holt8217s, dan model Brown8217s adalah kasus khusus. Ini menggunakan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial untuk memperkirakan tingkat lokal dan tren lokal dalam rangkaian. Perkiraan jangka panjang dari model ini menyatu dengan garis lurus yang kemiringannya bergantung pada tren rata-rata yang diamati menjelang akhir rangkaian. ARIMA (1,1,2) tanpa perataan eksponensial eksponensial yang terfragmentasi. Model ini diilustrasikan dalam slide yang menyertainya pada model ARIMA. Ini mengekstrapolasikan tren lokal di akhir seri namun meratakannya pada cakrawala perkiraan yang lebih panjang untuk memperkenalkan catatan konservatisme, sebuah praktik yang memiliki dukungan empiris. Lihat artikel di quotWhy the Damped Trend karyaquot oleh Gardner dan McKenzie dan artikel quotGolden Rulequot oleh Armstrong dkk. Untuk rinciannya Umumnya dianjurkan untuk berpegang pada model di mana setidaknya satu dari p dan q tidak lebih besar dari 1, yaitu jangan mencoba menyesuaikan model seperti ARIMA (2,1,2), karena hal ini cenderung menyebabkan overfitting. Dan isu-isu kuotom-faktorquot yang dibahas secara lebih rinci dalam catatan tentang struktur matematis model ARIMA. Implementasi Spreadsheet: Model ARIMA seperti yang dijelaskan di atas mudah diterapkan pada spreadsheet. Persamaan prediksi hanyalah persamaan linier yang mengacu pada nilai-nilai masa lalu dari rangkaian waktu asli dan nilai kesalahan masa lalu. Dengan demikian, Anda dapat membuat spreadsheet peramalan ARIMA dengan menyimpan data di kolom A, rumus peramalan pada kolom B, dan kesalahan (data minus prakiraan) di kolom C. Rumus peramalan pada sel biasa di kolom B hanya akan menjadi Sebuah ekspresi linier yang mengacu pada nilai-nilai pada baris-kolom kolom A dan C sebelumnya, dikalikan dengan koefisien AR atau MA yang sesuai yang tersimpan dalam sel di tempat lain pada spreadsheet.
Online-trading-academy-vienna-va
Strategi-trading-development-club