Международная Академия исследований будущего (IFRA)
Российское отделение — Академия прогнозирования
Рус | Eng
 
Об академии|Наука и искусство прогнозирования|Книги и публикации|Контактная информация
Главная страница    Наука и искусство прогнозирования

Модель авторегрессии

модель, в математической форме выражающая связь текущего значения xt стационарного временного ряда с его прошлыми значениями x t-1 , xt-2 , xt–p , и записываемая в виде xt = a0 + a1 xt–1 + a2 xt–2 + a3 xt–3 ...+ ap xt–p + εt, где a0, a 1, a2 — параметры, подлежащие оцениванию на основе имеющихся статистических данных (наблюдений); ε t — случайная компонента или ошибка уравнения в момент t, t=1,2,…,T; р — порядок авторегрессии. Основой для построения модели авторегрессии временного ряда является изучение его автокорреляционных свойств. В наиболее общем виде автокорреляционные свойства временного ряда учитываются в смешанной модели авторегрессии скользящего среднего (АРСС или ARMA — autoregressive-moving average). См.: Модель Бокса-Дженкинса



© Международная Академия исследований будущего, 2007 - 2012
© Создание сайта: Goodsign™, 2007