Liukuva Keskiarvo Ajan Sarja Stata

Keskimääräiset liikkeet. Keskiarvojen siirtäminen. Tavallisissa dataseteleissä keskimääräinen arvo on usein ensimmäinen ja yksi hyödyllisimmistä yhteenvetotietojen laskemisesta. Kun datat ovat aikasarjan muodossa, sarjaväli on hyödyllinen toimenpide, mutta ei heijastavat tietojen dynaamista luonnetta Keskimääräiset arvot, jotka on laskettu oikaisukausista joko nykyistä ajanjaksoa edeltävänä ajankohtana tai keskellä nykyistä ajanjaksoa, ovat usein hyödyllisimpiä Koska tällaiset keskiarvot vaihtelevat tai liikkuvat, kun nykyinen kausi siirtyy ajasta t2, t 3 jne. ne tunnetaan liikkuvina keskiarvoina Mas Yksinkertainen liukuva keskiarvo on tyypillisesti k aikaisempien arvojen painotettu keskiarvo Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo on oleellisesti sama kuin yksinkertainen liukuva keskiarvo, mutta niiden keskiarvoon painotettu niiden läheisyys Nykyinen aika Koska ei ole yhtä, vaan koko joukko liikkuvia keskiarvoja millekään tietylle sarjalle, Mas-sarjaa voidaan itse piirtää graafeilla, analysoida sarjana ja käyttää mallinnuksessa ja markkereissa asting Malleja voidaan rakentaa käyttäen liikkuvia keskiarvoja, ja niitä kutsutaan MA-malleiksi Jos tällaisia ​​malleja yhdistetään autoregressiivisiin AR-malleihin, tuloksena olevat komposiittimallit tunnetaan ARMA - tai ARIMA-malleina, joista I on integroitu. Yksinkertaiset liukuvat keskiarvot. aikasarjaa voidaan pitää arvoryhmänä, t 1,2,3,4, n näiden arvojen keskiarvo voidaan laskea Jos oletamme, että n on melko suuri ja valitaan kokonaisluku k, joka on paljon pienempi kuin n, voimme laskea joukon lohkon keskiarvoja tai yksinkertaisia ​​k-liikkeen keskimääräisiä k-arvoja. Jokainen mittari edustaa datajoukon keskiarvoa k-havaintojen väliin Huomaa, että ensimmäinen mahdollinen k-järjestysmäärä on tk Yleisemmin voimme pudottaa ylimääräisen indeksin yllä oleviin ilmentymiin ja kirjoittaa. Tämä osoittaa, että arvioitu keskiarvo ajankohtana t on havaitun arvon yksinkertainen keskiarvo ajankohtana t ja edeltävät k-1-vaiheet Jos painotusta käytetään, havaintoja, jotka ovat Kauempana ajassa liikkuvan keskiarvon sanotaan olevan eksponentiaalisesti tasoitettu. Siirtyviä keskiarvoja käytetään usein ennusteina, jolloin sarjan arvioitu arvo ajanhetkellä t 1, S t 1 otetaan MA: ksi ajanjaksoon ja ajankohtaan perustuva nykyinen estimaatti perustuu aikaisempien arvojen keskiarvoon päivittäiseen dataan asti ja eilisen s: n mukaan. Yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot voidaan nähdä tasoitusmuodoksi Seuraavassa esimerkissä kuvassa esitetyn ilmansaasteiden aineisto Johdanto tähän aiheeseen on lisännyt 7 päivän liukuva keskimääräinen MA-linja, joka näkyy tässä punaisena. Kuten voidaan nähdä, MA-linja tasoittaa tietojen huiput ja kourat ja voi olla erittäin hyödyllistä tunnistaa suuntaukset. laskentakaava tarkoittaa, että ensimmäisillä k-1-pisteillä ei ole MA-arvoa, mutta sen jälkeen laskelmat ulottuvat sarjan PM10 päivittäisen keskiarvon lopulliseen datapisteeseen, Greenwich. source London Air Quality Network. One syy laskea yksinkertainen liikkuva että se mahdollistaa arvojen laskemisen kaikille aikaväleille ajasta tk asti tähän ajankohtaan ja kun uusi mittaus saadaan ajasta t1, MA: lle ajasta t 1 voidaan lisätä joukkoon jo laskettu Tämä tarjoaa yksinkertaisen menettelyn dynaamisille aineistoille. Tässä lähestymistavassa on kuitenkin joitakin ongelmia. On järkevää väittää, että keskimääräinen arvo viimeisten kolmen jakson aikana pitäisi olla ajanhetkellä t -1, ei aika t ja MA: sta parillisen ajanjaksojen aikana, ehkä se pitäisi sijaita keskipisteen välissä kahden aikavälin välillä. Tähän kysymykseen voidaan käyttää keskitettyjä MA-laskelmia, joissa MA on ajankohtana t symmetrisen arvoryhmän keskiarvo t ilmeisistä ansioista huolimatta tätä lähestymistapaa ei yleensä käytetä, koska se edellyttää, että tietoja on saatavilla tulevissa tapahtumissa, mikä ei ehkä ole tapaus Jos analyysit ovat kokonaan olemassa olevista sarjoista, keskitetyn Mas-mallin käyttö saattaa olla edullista. Yksinkertainen liikkuvat keskiarvot voivat voidaan pitää tasoitusmuodona, poistamalla joitain aikasarjojen suurtaajuuskomponentteja ja korostamalla mutta ei poistamalla trendejä samalla tavoin kuin digitaalisen suodatuksen yleinen käsitys. Todellakin, liukuvat keskiarvot ovat lineaarisen suodattimen muotoa. On mahdollista soveltaa liukuva keskimääräinen laskenta jo tasoitettuun sarjaan eli tasoittamalla tai suodattamalla jo tasoitettu sarja Esimerkiksi liukuva keskimääräinen tilausnopeus 2 voi pitää sitä laskettaessa painojen avulla, joten MA x 2 0 5 x 1 0 5 x 2 Samoin MA: ssa x 3 0 5 x 2 0 5 x 3 Jos käytämme toisen tasoituksen tai suodatuksen tasoa, meillä on 0 5 x 2 0 5 x 3 0 5 0 5 x 1 0 5 x 2 0 5 0 5 x 2 0 5 x 3 0 25 x 1 0 5 x 2 0 25 x 3 eli kaksivaiheinen suodatusprosessi tai konvoluutio on tuottanut vaihtelevasti painotetun symmetrisen liukuvan keskiarvon painoilla Useat konvoluutiot voivat tuottaa melko monimutkaista painotettua liikkuvia keskiarvoja, joista osa on todettu erityisen käyttökelpoisiksi erikoistuneilla aloilla, kuten elämässä i nsurance-laskelmia. Siirrettäviä keskiarvoja voidaan käyttää jaksoittaisten vaikutusten poistamiseen, jos lasketaan aikajakson pituuden perusteella tunnetuksi. Esimerkiksi kuukausittaisten tietojen kausivaihtelut voidaan usein poistaa, jos tämä on tavoite soveltaen symmetristä 12 kuukauden liukuvaa keskiarvoa kaikki painotetut kuukaudet, paitsi ensimmäiset ja viimeiset, jotka on painotettu 1 2 Tämä johtuu siitä, että symmetrisessä mallissa nykyinen aika on 13 kuukautta t - 6 kuukautta Yhteensä jaetaan 12: määritelty jaksotus. Pääpainotetut painotetut liukuva keskiarvot EWMA. Kaikki yksinkertainen liikkuva keskiarvo kaava. kaikki havainnot ovat yhtä painotettuja Jos kutsuttiin nämä yhtä suuret painot, kunkin k: n paino olisi 1 k, joten painojen summa olisi 1, ja Kaava on jo ollut. Olemme jo nähneet, että tämän prosessin useat sovellukset johtavat painoihin, jotka vaihtelevat. Eksponentiaalisesti painotetuilla liikkuvilla keskiarvoilla vaikutusta keskiarvoon havainnoista, jotka on aikaisempaa enemmän poistettu ajankohdasta harkitaan vähennettynä, mikä korostaa viimeaikaisia ​​paikallisia tapahtumia. Olennaisesti tasoitusparametri 0 1 otetaan käyttöön ja kaava tarkistetaan. Tämän kaavan symmetrinen versio olisi muotoa. Jos symmetristen malli valitaan binomi-laajennuksen ehtojen termeiksi, 1 2 1 2 2q ne summaavat 1: een ja q: sta tulee suuria, arvioidaan normaalijakaumalla. Tämä on ytimen painotuksen muoto, jossa binomina toimii ydinfunktio Edellisessä kappaleessa kuvattu kaksiportainen konvoluutio on täsmälleen tämä järjestely, ql: llä, jolloin saadaan painot. Eksponenttitasotuksessa on käytettävä sarjaa painoja, jotka ovat summaina 1 ja jotka pienentävät kokoa geometrisesti. Käytetyt painot tyypillisesti muotoa. Osoittaakseen, että nämä painot ovat 1, harkitse 1: n laajentamista sarjaksi voimme kirjoittaa ja laajentaa lausekkeen suluissa käyttäen binomimuotoa 1- xp, jossa x 1 ja p -1, mikä antaa . Tämä muodostaa lomakkeelle painotetun liukuvan keskiarvon. Tämä yhteenveto voidaan kirjoittaa uudelleentäytymissuhteeksi. Tämä yksinkertaistaa laskennan suuresti ja välttää ongelman, että painotusjärjes - telmän tulisi olla ehdottomasti ääretön painojen summana 1 pienille arvoille tämä ei yleensä ole tapaus Eri kirjoittajien käyttämä notaatio vaihtelee Jotkut käyttävät kirjainta S osoittaen, että kaava on olennaisesti tasoitettu muuttuja ja kirjoittaa. kun taas ohjausteoria kirjallisuus käyttää usein Z: tä pikemminkin kuin S: n eksponentiaalisesti painotettuna tai tasoitettuna arvot Katso esimerkiksi Lucas ja Saccucci, 1990, LUC1 ja NIST-verkkosivuilla lisätietoja ja työstetyt esimerkit Edellä mainitut kaavat perustuvat Robertsin 1959, ROB1, mutta Hunter 1986: n teoksesta. HUN1 käyttää muotoilua. joka voi olla sopivampi käytettäväksi joissakin valvontatoimenpiteissä 1: llä keskimääräinen estimaatti on yksinkertaisesti sen mitattu arvo tai edellisen tietoerän arvo 0: llä arvio on yksinkertainen m Nykyisten ja aikaisempien mittausten keskiarvonmääritys Ennustemallien mallissa arvoa S t käytetään usein ennustearvona tai ennustearvona seuraavalle ajanjaksolle, eli x: n arvoksi t hetkellä t1. Näin ollen meillä on. Tämä osoittaa, että ennuste arvo ajanhetkellä t 1 on edellisen eksponentiaalisesti painotetun liikkuvan keskiarvon ja komponentin, joka edustaa painotettua ennustevirheä ajankohtana t. Assasarjojen määrittäminen ja ennustaminen vaaditaan, arvo vaaditaan. Tämä voidaan arvioida olemassa olevista tiedoista arvioimalla neliön ennustevirheiden summa saadaan vaihtelevilla arvoilla kunkin t: n osalta 2,3 asettamalla ensimmäinen estimaatti ensimmäiseksi havaituksi arvoksi x 1 Ohjaussovelluksissa arvo on tärkeä siinä, että sitä käytetään ylemmän ja alemman kontrollin rajojen määrittämisessä ja vaikuttaa keskimääräiseen ajon pituuteen ARL, jota odotetaan ennen kuin nämä säätörajat rikkoutuvat olettaen, että aikasarja edustaa sarjaa satunnaisia, identtisiä hajautetut riippumattomat muuttujat, joilla on yhteinen varianssi Näissä olosuhteissa kontrollitilaston varianssi on Lucas ja Saccucci, 1990. Ohjausrajat asetetaan yleensä tämän asymptoottisen variansyyden kiinteiksi kerrannaisiksi, esim. - 3 kertaa standardipoikkeama Jos 0 25, ja valvottavien tietojen oletetaan olevan Normaalijakauma, N 0,1, kun kontrollia valvontarajat ovat - 1 134 ja prosessi saavuttaa yhden tai toisen rajan 500 astetta keskimäärin Lucas ja Saccucci 1990 LUC1 ovat peräisin ARL-arvot useille eri arvoille ja erilaisissa olettamuksissa käyttäen Markov-ketjun menetelmiä. Ne tulostavat taulukot, mukaan lukien ARL-arvojen tarjoaminen, kun ohjausprosessin keskiarvoa on siirretty jonkin standardipoikkeaman yhdellä kertaa. Esimerkiksi 0 5-siirtymällä 0 25 ARL on alle 50 aika-astetta. Edellä kuvatut lähestymistavat tunnetaan yhtenä eksponentiaalisena tasoituksena, koska menetelmiä sovelletaan kerran aikasarjaan ja sitten analysoidaan tai kontrolloidaan tuloksena saatua tasoitettua tietojoukkoa suoritetaan, jos tietokokonaisuus sisältää trendin ja kausittaiset komponentit, voidaan käyttää kaksi - tai kolmivaiheista eksponentiaalista tasoitusta keinona poistaa nämä vaikutukset nimenomai - sesti mallintaa, ks. alla oleva ennakointijakso ja NIST toimi esimerkkinä. CHA1 Chatfield C 1975 Times-sarjan teoria ja käytäntö Chapman ja Hall, Lontoo. HUN1 Hunter J S 1986 Laatustekniikan eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo J, 18, 203-210. LUC1 Lucas J M, Saccucci M S 1990 Eksponentiaalisesti painotetut liikkuvat keskiarvojärjestelmät Ominaisuudet ja parannukset Technometrics, 32 1, 1-12. ROB1 Roberts SW 1959 Kontrollikarttatestit perustuen geometrisiin liikkuviin keskiarvoihin Technometrics, 1, 239-250.Stata-tietojen analysointi ja tilastollinen ohjelmisto. Nicholas J Cox, Durhamin yliopisto, Iso-Britannia Christopher Baum, Boston College. gen, ma ja sen rajoitukset. Stata s ilmeisin käsky liikkuvien keskiarvojen laskemiseksi on egen ma-toiminto. Ilmaisun ansiosta se luo kyseisen ilmentymän ajan liukuvan keskiarvon. Oletusarvona on, että 3: n on oltava outoa. Kuitenkin manuaalisen merkinnän mukaan esim. ma voi ei voida yhdistää varlistin avulla, ja pelkästään tästä syystä sitä ei voida soveltaa paneelitietoihin. Joka tapauksessa se ei kuulu aikasarjoihin kirjoitettujen käskyjen joukkoon, katso aikasarja yksityiskohdista. Vaihtoehtoiset lähestymistavat. paneelitietoja, on olemassa ainakin kaksi vaihtoehtoa Molemmat riippuvat siitä, että tietue on ollut etukäteen Tähän on hyvin syytä tehdä, ei pelkästään voi säästää itsesi toistuvasti määrittelemällä paneeli muuttuja ja ajan muuttuja, mutta Stata on kertoo älykkäästi datan puutteet.1 Kirjoita oma määritelmä käyttämällä generointia. Käyttämällä aikasarjan operaattoreita, kuten L ja F, antavat liikkuvan keskiarvon määritelmän argumenttina generointitekstinä. Jos teet tämän, olet luonnollisesti , ei rajoitu painotettuihin painottamattomiin keskipisteisiin liikkuviin keskiarvoihin, jotka on laskettu egen, ma. Esimerkiksi yhtäpainotettujen kolmen aikajakson liikkuvia keskiarvoja annettaisiin ja joitain painoja voidaan helposti määrittää. Voit tietenkin määrittää ilmauksen kuten log-myvar sijaan muuttujan nimi, kuten myvar. One suuri etu tässä lähestymistavassa on, että Stata automaattisesti tekee oikein, paneeli tiedot johtava ja jäljessä olevat arvot on kehitetty paneelit, samoin kuin logiikka määrää niiden pitäisi olla merkittävin haitta on se, että komentorivi voi saada melko pitkään, jos liikkuva keskiarvo sisältää useita termejä. Toinen esimerkki on yksipuolinen liukuva keskiarvo, joka perustuu vain aiempiin arvoihin. Tämä voisi olla hyödyllistä generoida adaptiivinen ex miten muuttuja perustuu pelkästään tähänastisiin tietoihin siitä, mitä joku voisi ennustaa kuluvan ajanjakson perusteella neljän viimeisen arvosanan perusteella käyttäen kiinteää painotusohjelmaa. 4-jakson viiveä voidaan käyttää erityisesti yleisesti neljännesvuosittaisten aikakausien kanssa. , suodata SSC: stä. Käytä käyttäjän kirjoittamaa egen - funktiosuodinta SSN: stä, joka on päivitetty 14.11.2001 jälkeen. Stata 7: ssä voit asentaa tämän paketin. sen jälkeen, kun apua käytetään, lisää suodattimen yksityiskohtia. sulatettu. Tässä vertailussa generaattinen lähestymistapa on ehkä läpinäkyvämpi, mutta näemme esimerkkinä vastakkaisesta hetkestä. Viitteet ovat numlisten johtojen negatiiviset viiveet tässä tapauksessa -1 1 laajenee -1 0 1 tai lyijy 1, viive 0 , lag 1 Kertoimet, toinen numlinen, kerrotaan vastaavista jäljelle jääneistä tai johtavista esineistä, tässä tapauksessa nämä kohteet ovat myvar ja Normalize-option vaikutus on skaalata jokainen kerroin kertoimien summalla niin, että coef 1 1 1 normalisoidaan joka vastaa kertoimia 1 3 1 3 1 3 ja coef 1 2 1 normalisointi vastaa kertoimia 1 4 1 2 1 4.Voit määritellä paitsi viiveet myös kertoimet Koska egen, ma antaa yhtä painotetun tapauksen, tärkein syy egen, suodatin on tukea epätasaisesti painotettu tapaus, jonka on määritettävä kertoimet Voidaan myös sanoa, että velvoittaa käyttäjät määrittämään kertoimet on hieman ylimääräistä painetta heitä miettimään, mitä kertoimet he haluavat Pääasiallinen perustelu sama paino on, arvaamme, yksinkertaisuus, mutta samansuuruiset painot ovat lousy taajuusalueen ominaisuuksia, mainita vain yksi huomio. Kolmas esimerkki voi olla joko yksi on melkein monimutkainen kuin tuottaa lähestymistapa on tapauksia, joissa egen , suodatin antaa yksinkertaisemman muotoilun kuin tuottaa Jos haluat yhdeksän aikavälin binomisuodattimen, jonka climatologit pitävät hyödyllisinä, niin katsokaa ehkä vähemmän kamalaa kuin ja helpompi saada oikein kuin vain. Vain kuin generoidulla lähestymistavalla egen suodatin toimii oikein paneelin tiedot Tosiasiassa, kuten yllä on todettu, se riippuu siitä, että tietokokonaisuus on ollut etukäteen. Graafinen kärki. Kun olet laskenut liikkuvat keskiarvot, luultavasti haluat tarkastella kaaviota Käyttäjän kirjoittama komento tsgraph on älykäs tsset-tietokannoista Asenna se ajantasaiseen Stata 7: een ssc insttsgraph. What noin subsetting kanssa if. Non yllä olevista esimerkeistä käyttää, jos rajoituksia Itse asiassa egen, ma ei salli jos on määritettävä Joskus ihmiset wa nt käyttää, jos laskettaessa liikkuvaa keskiarvoa, mutta sen käyttö on hieman monimutkaisempaa kuin yleensä. Mitä odotat liukuvan keskiarvon perusteella, jos lasketaan, jos löydämme kaksi mahdollisuutta. Heikko tulkinta en halua nähdä tuloksia äärettömän tulkinnan enkä halua, että käytät arvoja, jotka eivät ole havainneet havaintoja. Tässä on konkreettinen esimerkki. Oletetaan, että jostain ehdosta, havainnot 1-42 sisältyvät, mutta eivät huomautuksia. 43 Mutta liukuva keskiarvo 42: lle riippuu muun muassa havaintoarvosta 43, jos keskiarvo ulottuu taaksepäin ja eteenpäin ja on pituudeltaan vähintään 3, ja se riippuu vastaavasti myös joistakin havainnoista 44 joissakin olosuhteissa. Uskomme, että useimmat ihmiset menevät heikkoa tulkintaa varten, mutta onko tämä oikea, esim. suodatin ei tue, jos joko voit aina jättää huomiotta, mitä et halua tai jopa asettaa ei-toivottuja arvoja kadonneen jälkeen b y käyttämällä korvaavaa. Huomautus puuttuvista tuloksista sarjan päissä. Koska liikkuvat keskiarvot ovat viiveiden ja johtimien funktioita, egen, ma tuottaa puuttuvan, jos viiveitä ja johtimia ei ole olemassa, sarjan alussa ja lopussa. pakottaa laskeuman lyhyemmät, keskittymättömät liikkuvat keskiarvot perässä. Sen sijaan ei generoi eikä esine, suodatin tekee tai salli mitään erityistä välttääkseen puuttuvia tuloksia Jos jokin laskennassa tarvittavista arvoista puuttuu, tämä tulos puuttuu on käyttäjien yläpuolella päättää, tarvitaanko korjaavaa leikkausta tällaisiin havaintoihin, oletettavasti tarkasteltuaan tietokokonaisuutta ja harkitessaan minkä tahansa taustalla olevan tiedettä, joka voidaan tuoda esiin. Johdanto aikakauslehtiin käyttäen Stata. Stata Press - kirjoja luetaan VitalSource-kirjahyllyllä alusta Kirjahylly on ilmainen ja voit käyttää Stata Press eBookia tietokoneeltasi, älypuhelimestasi, tablet-laitteestasi tai eReader-ohjelmistasi. Näin pääset lukemaan eBook.2 Kun olet kirjautunut sisään, klikkaa sitä lunastaaksesi u pper oikea kulma Kirjoita eBook-koodi eBook-koodisi on tilausvahvistussähköpostisi eBook-sivun otsikon alle.3 eBook lisätään kirjastoosi Voit sitten ladata kirjahyllyn muihin laitteisiin ja synkronoida kirjaston nähdäksesi eBook. Bookshelf on saatavana seuraavilla. Online-kirjahylly on saatavilla Internetistä lähes mistä tahansa Internetiin kytketystä tietokoneesta. Pc Bookshelf on saatavana Windows 7: lle 8 8 1 10 sekä 32- että 64-bittistä Lataa Bookshelf-ohjelmistoa työpöydälle, jotta voit katsella eBook-levyjäsi tai ilman Internet-yhteyttä. iOS Bookshelf on saatavana iPadille, iPhonelle ja iPod touchille Lataa Bookshelf-mobiilisovellus Itunes Storesta. Android Bookshelf on saatavana Android-puhelimille ja tablet-laitteille, joissa on 4 0 Ice Cream Sandwich ja myöhemmin Lataa Bookshelf-mobiilisovellus Google Play - kaupasta. Kindle Fire - kirjamallisto on saatavilla Kindle Fire 2, HD ja HDX-sovelluksille. Lataa Bookshelf-mobiilisovellus Kindle Fire App Storesta. MacBook Books on saatavilla e Mac OS X 10 8 tai uudempi Lataa Bookshelf-ohjelmisto työpöydällesi, jotta voit katsella eBook-levyjäsi Internet-yhteyden avulla tai ilman sitä. Kannustimen avulla voit ottaa käyttöön 2 tietokonetta ja 2 mobiililaitetta milloin tahansa. Minua hämmästytti VitalSource tapa esitellä kirjat Kaikki näyttää täydellisesti lajiteltuna, mutta silti voit kääntää kirjan samalla tavalla kuin kääntäisit hyvin pitkän web-sivun selaimellasi. Ja mikä parasta, kun minulla on tabletti minun kanssani, kirjat ovat vain pyyhkäisy pois. Michael Mitchell. Scientin tilastotieteilijä USC Children s Data Network - kirjoittaja neljä Stata Press kirjat ja entinen UCLA tilastokonsultti, joka kuvitteli ja suunnitteli UCLA Statistical Consulting Resources verkkosivuilla. Vaihtoehto eBooks. Stata Press eBooks ovat jota ei voi enää vaihtaa ja se ei ole palautettavissa Stata-teknisestä ryhmästä. Sean Beckettin käyttöönotto Stata-ohjelmistolla. Käytännön ohjeet Stata-sovelluksen aikasarjatietoihin Useita käyttäjiä varten monia esimerkkejä, intuitiota käsitteleviä ytimekkäitä selityksiä ja hyödyllisiä vinkkejä, jotka perustuvat tekijän vuosikymmenien kokemukseen aikasarjamenetelmillä, tekevät kirjaa näkymättömäksi paitsi akateemisille käyttäjille myös alan ammattilaisille hallitus. Kirja sopii sekä uusille Stata-käyttäjille että kokeneille käyttäjille, jotka ovat uusia aikasarjan analyyseihin. Luku 1 tarjoaa Stataa lievän mutta nopean tahdissa olevan esittelyn ja korostaa kaikkia ominaisuuksia, joita käyttäjän on tiedettävä alkuun pääsemiseksi Stata aikasarjan analyysiin Luku 2 on nopea kertaus regressiota ja hypoteesin testausta varten ja siinä määritellään keskeiset käsitteet, kuten valkoisen melun, autokorrelaation ja viiveohjatut operaattorit. Luku 3 aloittaa aikasarjojen käsittelyn liikkuvien keskiarvojen ja Holt-talvien avulla tekniikoita tietojen tasaamiseksi ja ennakoimiseksi Becketti esittelee myös trendejä, syklisyyttä ja kausivaihtelua koskevia käsitteitä ja osoittaa, miten ne voidaan erottaa sarjasta. Luku 4 keskittyy usi Näitä menetelmiä ennustetaan ja havainnollistaa, miten erilaiset liikkuvan keskiarvon ja Holt Winters - tekniikan taustalla olevat suuntaukset ja syklit vaikuttavat tuotettuihin ennusteisiin. Vaikka näitä tekniikoita joskus laiminlyödään muissa aikasarjakirjoissa, ne ovat helposti toteutettavissa, niitä voidaan soveltaa monissa sarjoissa nopeasti, tuottavat usein ennusteita aivan yhtä hyviksi kuin monimutkaisemmista tekniikoista ja kuten Becketti korostaa, on selkeä etu selittää helposti kollegoille ja poliittisille päätöksentekijöille, joilla ei ole tilastoja taustalla. Jaksot 5-8 käsittävät yhden yhtälön aikasarjan mallit Luvussa 5 keskitytään regressioanalyysiin autokorreloiduissa häiriöissä ja yksityiskohdat eri lähestymistavoista, joita voidaan käyttää, kun kaikki regressorit ovat ehdottomasti eksogeenisiä mutta virheet autokorreloidaan, kun regressorien joukko sisältää viivästetyn riippuvan muuttujan ja itsenäiset virheet ja kun regressorien joukkoon kuuluu viivästynyt riippuva muuttuja ja a utocorrelated errors Luku 6 kuvaa ARIMA-mallia ja Box Jenkins - menetelmää, ja luku 7 soveltaa näitä tekniikoita ARIMA-pohjaisen US BKT: n mallin kehittämiseen. Luku 7 etenkin vetää harjoittajiin, koska se menee vaiheittain reaalimaailman esimerkin avulla on minun sarjani, nyt, miten sovi siihen ARIMA-malli. Luku 8 on itsenäinen yhteenveto ARCH GARCH - mallinnuksesta. Kirjan viimeisessä osassa Becketti käsittelee useita yhtälömalleja, erityisesti VAR: itä ja VEC: ää. Luku 9 keskittyy VAR-malleja ja havainnollistaa kaikkia keskeisiä käsitteitä, kuten mallin erittelyä, Grangerin kausaalisuutta, impulssivastausten analyysejä ja ennusteita, käyttäen yksinkertaista mallia Yhdysvaltain talouden rakenteellisista VAR-malleista. Näitä kuvataan asettamalla Taylorin sääntö korkotasanteista. Luvussa 10 esitetään nonstationary time - sarjan analyysi Becketti selvittää moitteettomasti lukemattomasti lukemattomia tehtäviä VEC-mallin, usin-mallin Esimerkki Washingtonissa, DC: ssä ja ympäröivissä valtioissa rakentamisen palkkojen perusteella. Sean Becketti on talouden alan veteraani, jolla on kolme vuosikymmentä kokemusta akateemisista tutkijoista, hallituksesta ja yksityisestä teollisuudesta. Hän oli Statan kehittäjä alkuvaiheessa ja hän oli stata-teknisen tiedotteen editori Stata-lehden edeltäjäksi vuosina 1993-1996 Hän on ollut säännöllinen Stata-käyttäjä sen alusta lähtien, ja hän kirjoitti monia ensimmäisiä aikasarjan komentoja Statassa. Sean Becketti on ensiluokkainen, esimerkkiperusteinen ajankohtainen analyysi - ja ennusteopas Stataa käyttäen. Se voi toimia sekä viittauksena harjoittajiin että täydentäviin oppikirjoihin sovellettavien tilastotietojen opiskelijoille. Sisällysluettelo. Sisällysluettelo. Lista lukuja.1 Vain tarpeeksi Stata.1 1 Aloitus.1 1 1 Toimi ensin, selitys myöhemmin 1 1 2 Seuraavaksi selitys 1 1 3 Liikkumisen käyttö 1 1 4 Statan gestalt 1 1 5 Osat Stata-puheesta. 1 2 Tietoja datasta 1 3 Tarkasteltaessa tietoja 1 4 Tilastot.1 4 1 Perusteet 1 4 2 Arviointi.1 5 Kertoimet ja päät 1 6 Päivämäärän tekeminen.1 6 1 Kuinka näyttää hyvältä 1 6 2 Muuntajat. 1 7 Ajoituspäivämäärät ja päivämäärän muuttujat 1 8 Tulevaisuuden näkymät2 Vain tarpeeksi tilastoja.2 1 Satunnaiset muuttujat ja niiden hetket 2 2 Hypoteesitestit 2 3 Lineaarinen regression.2 3 1 Tavallinen vähiten neliö 2 3 2 Instrumentaalimuuttujat 2 3 3 FGLS.2 4 Multiple-yhtälömallit 2 5 Aikasarjat.2 5 1 Valkoinen kohina, autokorrelaatio ja stationariisuus 2 5 2 ARMA-mallit.3 Suodatus aikasarjan tiedot.3 1 Valmistelu aikasarjojen analysoimiseksi.3 1 1 Kysymykset kaikenlaisille data. Miksi ovat määritetyt muuttujat Mikä on tietojen ja kiinnostuksen kohteena olevan ilmiön välinen suhde Kuka on koonnut tiedot Mikä prosessi tuotti tiedot.3 1 2 Kysymykset nimenomaan aikasarjatietoihin. Mitä mittaustaajuus Onko tiedot kausiluonteisesti tarkistettu Onko tiedot tarkistettu.3 2 Aikasarjojen neljä osaa. Trend Cycle Seasonal.3 3 Som e yksinkertaiset suodattimet.3 3 1 Suorita trendi 3 3 2 Suorita sykli 3 3 3 Kaavamallin tasoittaminen 3 3 4 Tasaa todellista dataa.3 4 Muita suodattimia.3 4 1 ma Painotetut liikkuvat keskiarvot 3 4 2 EWMAs. exponential EWMAs dexponential Kaksinkertaiset eksponentiaaliset liukuva keskiarvot.3 4 3 Holt Talvet pehmentävät. hwintterit Holt Talviset sileät ilman kausittaista komponenttia holt Winters smoothers mukaanlukien kausittainen komponentti.3 5 Pistettä muistettava.4 Ensimmäinen läpäisy ennusteessa.4 1 Ennusteiden perusteet.4 1 1 Ennusteiden tyypit 4 1 2 Ennusteen laadun mittaaminen 4 1 3 Ennusteiden elementit4 2 Suodattimet, jotka ennustavat.4 2 1 EWMA: iin perustuvat ennusteet 4 2 2 Trendit-sarjan ennustaminen kausittaisella komponentilla 4 3 Pisteitä muista 4 4 Etsitään eteenpäin5 Autokorreloituja häiriöitä.5 1 1 Esimerkki Asuntolainakannat.5 2 Regressiomalleja autokorreloiduilla häiriöillä.5 2 1 Ensimmäisen kertaluokan autokorrelaatio 5 2 2 Esimerkki Asuntolainojen korot 5 5 Autokorrelaation testaus 5 3 1 Muu testit. 4 Arviointi wit h ensimmäisen kertaluvun autokorreloidut tiedot.5 4 1 Malli 1 Tiukasti eksogeeniset regressorit ja autokorreloidut häiriöt OLS-strategia Muunnostrategia FGLS-strategia Mallin estimaattien vertailu 5 4 2 Malli 2 Vähäinen riippuva muuttuja ja iid-virheet 5 4 3 Malli 3 Viivästynyt riippuva muuttuja AR 1 - virheillä. Muunnostastrategia IV strategia.5 5 Kiinteistökorvausyhtälön arvioiminen 5 6 Muistettavaa pistettä.6 Univariate aikasarjan mallit.6 1 Yleinen lineaarinen prosessi 6 2 Lag polynomials Notation tai prestidigitation 6 3 ARMA-malli 6 4 Asennettavuus ja vaihtuvuus 6 5 Mitä ARMA-malleja voi tehdä 6 6 Muistettavaa pistettä 6 7 Edessäpäin 7. Todellisen aikasarjan mallintaminen.7 1 Valmistautuminen aikasarjan mallintamiseen 7 2 Box Jenkins lähestymistapa 7 3 ARMA-mallin määrittäminen.7 3 1 Vaihe 1 Indusoida stationaarisuus ARMA muuttuu ARIMA 7 3 2 Vaihe 2 Mieti ps ja q s.7 4 Arviointi 7 5 Vaikeuden etsiminen Mallidiagnostiikkavalvonta.7 5 1 Ylitys 7 5 2 Testit jäännöstä s.7 6 ARIMA-mallien ennustaminen 7 7 Ennusteiden vertailu 7 8 Muistettavaa 7 9 Mitä olemme tähän mennessä oppineet 7 10 Etsimme eteenpäin.8 Aikatauluva volatiliteetti.8 1 Esimerkkejä ajan vaihtelevasta volatiliteetista 8 2 ARCH ajan vaihteleva volatiliteetti 8 3 ARCH-mallin laajennukset.8 3 1 GARCH Mallin järjestyksen rajoittaminen 8 3 2 Muut laajennukset. Uutena epäsymmetriset vastaukset Variaation volatiliteetit vaikuttavat havaittavissa olevien sarjojen keskiarvoon Nonnormal virheet Kertoimet ja pisteet.8 Muistettavaa.9 Useiden aikasarjojen mallit.9 1 Vektorin autoregressioinnit.9 1 1 Kolme erilaista VAR: ää.9 2 USA: n makrotalousn VAR. 9 2 1 Statan käyttäminen estimoidakseen pienennetyn muodon VAR 9 2 2 VAR stationarisuuteen. VAR-ennusteen arvottaminen.9 3 Kuka on ensimmäinen.9 3 1 Ristikorrelaatiot 9 3 2 Yhteenveto ajallisista suhteista VAR. Grangerin kausivaiheessa Kuinka määrätä tilaus FEVDs Stata käyttää IRF: iden ja FEVD: ien laskemista.9 4 1 Esimerkkejä lyhyen aikavälin SVAR 9 4 2 Esimerkkejä pitkän aikavälin SVAR.9 5 Muistettava 9 6 L etukäteen eteenpäin.10 Muiden kuin staattisten aikasarjojen mallit 10 1 Trendit ja yksikköjuurit 10 2 Yksikköjuurien testaus 10 3 Yhteensopivuus Pitkän aikavälin suhteen etsiminen 10 4 Yhteensuuntautumissuhteet ja VECM: t 10 4 1 Deterministiset komponentit VECM: ssä 10 5 Intuition VECM: lle esimerkki. Vaihe 1 Vahvista yksikköjuuri Vaihe 2 Tunnista viivästysten määrä Vaihe 3 Tunnista integroitujen yhteyksien lukumäärä Vaihe 4 Sovita VECM Vaihe 5 Testaa stabiilisuus ja valkoisen melun jäännökset Vaihe 6 Tarkastele mallin vaikutuksia kohtuullisuuden vuoksi. 10 6 Pistettä muistettavaa 10 7 Edessäpäin.11 Loppuhuomautukset.11 1 Tunnetaan kaikesta 11 2 Mitä me kaipaamme.11 2 1 Pitkän aikasarjan aiheet 11 2 2 Lisästata-aikasarjan ominaisuuksia. apuohjelmat Univariate mallit Monimuuttujamallit.