Vektor bewegende gemiddelde verteenwoordiging

'N algemene kleinste kwadrate beraming metode vir omkeerbare vektor bewegende gemiddelde modelle Rafael Flores de Frutos Gregorio R. Serrano Departamento de Economa Cuantitativa, Facultad de ciencias Econmicas y Empresariales, Universidad Complutense de Madrid, Madrid 28223, Spanje het 11 Junie 1996. Hersiene 7 Februarie 1997 . Aanvaarde 2 Junie 1997 beskikbaar aanlyn 13 Julie 1998 Abstract Ons stel 'n nuwe GLS prosedure vir die beraming van VMA modelle. Die belangrikste kenmerk is die stogastiese struktuur van die benadering foute wat ontstaan ​​wanneer uitgestel VMA innovasies vervang met uitgestel residue van 'n lang VAR oorweeg. Sleutelwoorde VARMA modelle skatting Model spesifikasie JEL classificationDocumentation n is 'n konstante vektor van neutraliseer, met n elemente. A Ek is N - by - N matrikse vir elke i. Die A i is outoregressiewe matrikse. Daar is p outoregressiewe matrikse. 949 t is 'n vektor van serie ongekorreleerd innovasies. draers van lengte n. Die 949 t is meerveranderlike normale ewekansige vektore met 'n kovariansiematriks Q. waar Q is 'n identiteitsmatriks, tensy anders vermeld. B j is N - by - N matrikse vir elke j. Die B j is bewegende gemiddelde matrikse. Daar is Q bewegende gemiddelde matrikse. X t is 'n N - by - r matriks verteenwoordig eksogene terme by elke tydstip t. r is die aantal eksogene reeks. Eksogene terme data (of ander unmodeled insette) bykomend tot die reaksie tyd reeks y t. b 'n konstante vektor van regressiekoëffisiënte van grootte r. So het die produk X t middotb is 'n vektor wat grootte N. Oor die algemeen, die tydreeks y t en X t is waarneembaar. Met ander woorde, as jy data het, dit verteenwoordig een of albei van hierdie reeks. Jy weet nie altyd die geneutraliseer n. koëffisiënt b. outoregressiewe matrikse A i. en bewegende gemiddelde matrikse B j. Jy wil tipies om hierdie parameters te pas om jou data. Sien die vgxvarx funksie verwysing bladsy na maniere om onbekende parameters te beraam. Die innovasies 949 t is nie waarneembaar nie, ten minste in die data, al is hulle waarneembaar in simulasies kan wees. Lag Operateur Verteenwoordiging Daar is 'n soortgelyke voorstelling van die lineêre outoregressiewe vergelykings in terme van die lag operateurs. Die lag operateur L beweeg die tyd indeks terug deur een: L y t y t 82111. Die operateur L m beweeg die tyd indeks terug deur m. L m y t y t 8211 m. In lag operateur vorm, die vergelyking vir 'n SVARMAX (bl. Q. R) model word (A 0 x2212 x2211 i 1 p A i L i) y t 'n X t b (B 0 x2211 j 1 Q B j L j) x03B5 t. Hierdie vergelyking kan geskryf word as 'n (L) y t 'n X t b B (L) x03B5 t. A VAR model is stabiel as det (I n x2212 A 1 Z x2212 A 2 Z 2 x2212. X2212 A pzp) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 Z x2264 1. Hierdie toestand impliseer dat, met al innovasies gelyk aan nul, die VAR proses konvergeer na 'n verloop van tyd. Sien Luumltkepohl 74 Hoofstuk 2 vir 'n bespreking. A VMA model is omkeerbaar as det (I n B 1 Z B 2 Z 2. B Q Z Q) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 Z x2264 1. Hierdie toestand impliseer dat die suiwer VAR voorstelling van die proses is stabiel. Vir 'n verduideliking van hoe om te skakel tussen VAR en VMA modelle, sien Verandering Model Vertoë. Sien Luumltkepohl 74 Hoofstuk 11 vir 'n bespreking van omkeerbare VMA modelle. A VARMA model is stabiel as sy VAR deel is stabiel. Net so 'n VARMA model is omkeerbaar as sy VMA deel is omkeerbaar. Daar is geen goed-gedefinieerde idee van stabiliteit of inverteerbaarheid vir modelle met eksogene insette (bv VARMAX modelle). 'N eksogene insette kan 'n model te destabiliseer. Gebou VAR modelle om 'n meervoudige tydreekse model, of veelvuldige tydreeksdata te verstaan, moet jy oor die algemeen volg die volgende stappe: Invoer en vir wysig data. Gee 'n model. Spesifikasie strukture met geen parameterwaardes om 'n model te spesifiseer wanneer jy wil MATLAB x00AE om die parameters te beraam spesifikasie strukture met Uitgesoekte parameterwaardes om 'n model waar jy weet 'n paar parameters spesifiseer, en wil MATLAB om die ander skat bepaling van 'n gepaste aantal vertragings te bepaal 'n toepaslike aantal lags vir jou model pas die model om data. Pas modelle by data te gebruik vgxvarx om die onbekende parameters in jou modelle te skat. Dit kan die volgende behels: Die verandering van Model Vertoë om jou model te verander om 'n tipe wat vgxvarx handvatsels Analiseer en voorspel met behulp van die ingeboude model. Dit kan behels: Ondersoek na die stabiliteit van 'n toegerus Model om te bepaal of jou model is stabiel en omkeerbare. CODA Model Vooruitskatting direk voorspelling van modelle of te voorspel met behulp van 'n Monte Carlo simulasie. Berekening impulsweergawes om impulsweergawes, wat voorspellings gebaseer op 'n veronderstelde verandering in 'n inset aan 'n tydreeks te gee bereken. Vergelyk die resultate van jou modelle voorspellings om data uitgehou vir vooruitskatting. Vir 'n voorbeeld, sien VAR Model gevallestudie. Jou aansoek hoef nie al die stappe in hierdie workflow betrek. Byvoorbeeld, kan jy nie 'n data het nie, maar wil 'n parameters model simuleer. In daardie geval, sal jy voer net stappe 2 en 4 van die generiese workflow. Jy kan Itereer deur 'n paar van hierdie stappe. Sien ook voorbeelde Kies Jou CountryI volg dié Dit blyk dat daar 'n paar verdraaide menslike eienskap wat daarvan hou om maklik dinge moeilik maak. (Buffett) Ek kan jou 'n definitiewe miskien gee. (Samuel Goldwyn) As die getalle al ons gehad het, was die gemeenskaplike geloof sou wees dat die huwelik is die hoof oorsaak van egskeiding. (Zvika Harel) In God vertrou ons, al die ander moet data te bring. (Edwards Deming) Die uiteindelike inspirasie is die sperdatum. (Nolan Bushnell) Verveling is woede versprei dun. (Paul Tillich) werklikheid is dat wat, wanneer jy ophou om te glo in dit, nie die geval weggaan. (Philip K. Dick) Buite show is 'n swak plaasvervanger vir innerlike moeite werd. (Aesop) Erkenning is die grootste motiveerder. (Gerard C. Eakedale) TV is kougom vir die oë. (Frank Lloyd Wright) Dwelms is realitys wetlike skuiwergate. (Jeremy Preston Johnson) Voorbeeld is nie die belangrikste ding in die beïnvloeding van ander. Dit is die enigste ding. (Albert Schweitzer) Goeie mense is goed, want theyve om wysheid te kom deur middel van mislukking. (William Saroyan) As mense is goed net omdat hulle bang is straf, en hoop vir 'n geskenk, dan is ons 'n jammer baie inderdaad. (Albert Einstein) Ek het geleer lank gelede, nooit te stoei met 'n vark. Jy kry vuil, en behalwe, die vark hou dit. (George Bernard Shaw) Dit is altyd dapper om te sê wat almal dink. (Georges Duhamel) Dit is my ervaring dat mense wat geen euwels het baie min deugde. (Abraham Lincoln) Te veel van 'n goeie ding is net dat. (Brian J. Dent) Die toekoms is hier. Dit is net nie wyd nog versprei. (William Gibson) wellustige aangename maak, verkort hulle. (Charles Buxton) werklikheid is dat wat, wanneer jy ophou om te glo in dit, nie die geval weggaan. (Philip K. Dick) Enigiemand wat tot stilstand kom leer is oud, of op twintig of tagtig. Daar moet meer aan die lewe as om alles te wees (Maurice Sendak) Silence is een van die moeilikste argumente te weerlê. (Josh Billings) Belangrike bewegende gemiddelde Verteenwoordiging van VARVector outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) Statistiek Opdrag huiswerk help Vector outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) Opdrag Hulp Vector outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) ontwerpe het eintlik teoretiese voordele in vergelyking met makliker vektor outoregressiewe (VAR) ontwerpe, VARMA ontwerpe is byna nooit gebruik gemaak van in gebruik makro-ekonomiese werk. Hierdie artikel ondersoek die relatiewe doeltreffendheid van 'n aantal basiese raming nader vir VARMA ontwerpe wat eintlik nie metodies is in vergelyking met die metodes van 'n Monte Carlo navorsingstudie. Daar bestaan ​​geen geslote-vorm opsie om die kwessie van neem die volle voordeel van die waarskynlikheid van 'n vektor outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) ontwerp. Direkte-soek benaderings algemeen moet 'n groot aantal funksie eksamens te danke aan die feit dat hulle gebruik maak van geen besonderhede oor die krans en kromming van die funksie. As die ontwerp meting verhoog, die onstabiliteit van kwasi-Newton en die trae samesmelting van direkte navrae uiteindelik 'n meer ernstige kwessies. Daar is talle studies oor vektor outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) ontwerpe, maar die voorstelling van vermenigvuldigende seisoenale VARMA ontwerpe het eintlik nie ernstig bestudeer. In 'n vermenigvuldigende vektor ontwerp, soos 'n seisoenale VARMA ontwerp, die verteenwoordiging is nie spesiale sedert die nie-kommutatiewe huis van matriks voortplanting. Simulasie resultate vir verskeie ontwerp strukture met verskillende variëteite van element reeks en waarnemings beveel aan dat die akkuraatheid van hierdie behandelings is steeds in baie gevalle soortgelyk met optimale moontlikheid evaluering. Behandelings vir benader maatstaf basiese fout is ook gepraat oor en gebruik word vir die erkenning van nie-nul aspekte in die VARMA polinoom strukture. Hierdie benaderings kan ook gebruik van gemaak word aan die orde van die VARMA struktuur ontwikkel. Aangebied om 'n meerveranderlike tydreekse. die VARMAX behandeling by benadering die ontwerpspesifikasies en produseer projeksies wat verband hou met vektor outoregressiewe bewegende gemiddelde prosedures met eksogene voorspellers (VARMAX) ontwerpe. Die behandeling VARMAX aangewend kan word om hierdie tipe van tyd verhoudings te ontwerp. Ontwikkel 'n vektor tipe outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) ontwerpe wat bestaan ​​uit nie en lineêre elemente wat kan stry met die suiwer vektor lineêre VARMA ontwerpe. Die uitkomste aan die lig gebring dat BIVARMA ontwerpe ontwikkel uit te voer beste en aanbod baie beter aanhalings as die VARMA ontwerpe. Die spesifikasie beperkinge wat verband hou met 'n oorsaaklike omkeerbare VARMA ontwerp is uiters ingewikkelde. Tans is daar geen behandelings wat die beperkings in die benader VARMA prosedure kan hou, anders as in die unieke geval van 'n vector-motor regressie (VAR), waar 'n paar minute gebaseer oorsaaklike beramers is geredelik beskikbaar. Te midde van die suksesse van eenveranderlike ARMA ontwerpe in die vestiging van vooruitskatting, is dit gemaak die aanname te VARMA ontwerpe vir meerveranderlike konteks. Die funksie van hul intro volg die Granger betekenis van kousaliteit en dit behoort aan die verbetering van projeksie presisie met behulp van 'n ontwerp met interafhanklik veranderlikes. Hierdie vraestel stel Vector outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) as 'n voorspelling tegniek om inligting met meer as een veranderlike te voorspel. Hierdie tegniek integreer regressie idee maw outoregressiewe (VAR) en bewegende gemiddelde tegniek (VMA) vir multi-veranderlikes inligting. Die volgende stappe is aan die orde van die VARMA ontwerp van die vaste inligting te bepaal. As die ontwerp wettig dan voorspelling gedoen kan word deur gebruik te maak van die ontwerp generiese formule. Die foute van die projeksie is vasbeslote om die doeltreffendheid van die ontwerp te ondersoek. Die Vector outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) ontwerpe van plan is om uit te vind die lewendige interaksie tussen talle tydreekse. VARMA ontwerpe kan gesien word as 'n subklas van die staat-Space ontwerpe wat op groot skaal gebruik gemaak van in fisika en ingenieurswese. Vektor outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) ontwerpe het eintlik lank gedink oor 'n behoorlike struktuur vir modellering kovariansie vaste tydreekse. Soos gewild, deur die Wold verval stelling, geen kovariansie vaste tydreekse het 'n onbeperkte bewegende gemiddelde verteenwoordiging, wat dan kan geskat word deur 'n ideale eindige-orde VARMA ontwerp. In baie empiriese werk, is net eenvoudig outoregressiewe ontwerpe gedink oor. Ewekansige waardes ontdek in die projeksie van VARMA tegniek. Die fout gaan voort om te wees binne 'n bepaalde tydperk. Die fout tydperk gelys onder 10 so dit kan voorgestel dat hierdie ontwerp is uiters akkurate in voorspelling van die inligting. Vektor outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) ontwerpe het eintlik teoretiese voordele in vergelyking met makliker vektor outoregressiewe (VAR) ontwerpe, VARMA ontwerpe word selde gebruik gemaak van in gebruik makro-ekonomiese werk. Daar is baie van studieson vektor outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) ontwerpe, maar die voorstelling van vermenigvuldigende seisoenale VARMA ontwerpe het eintlik nie ernstig bestudeer. In 'n vermenigvuldigende vektor ontwerp, soos 'n seisoenale VARMA ontwerp, die verteenwoordiging is nie duidelike gevolg van die feit dat van die nie-kommutatiewe bou van matriks voortplanting. Ontwikkel 'n vektor tipe outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) ontwerpe waaruit nie en lineêre dele wat dalk make met die suiwer vektor lineêre VARMA ontwerpe. VARMA ontwerpe kan gesien word as 'n subklas van die staat-Space ontwerpe wat op groot skaal gebruik gemaak van in fisika en ingenieurswese. Ons bied professionele hulp vir Vector outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) taak of Vector outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) navorsing. Vektor outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) online tutors is geredelik beskikbaar 24/7 tot projek hulp asook SP vektor outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA) SS navorsing hulp te voorsien. Verwante Statistiek Opdragte Simulasie Stasionariteit Nie-stasionariteit en breukmetodes spectraalanalyse Eksponensiële GARCH (EGARCH) Vector Fout-Korreksie (PAC) Vector outoregressiewe (VAR) Trend Die opheffing en seisoensaanpassings Vector Atoregressive bewegende gemiddelde Met Eksogene insette (VARMAX) Vector Atoregressive bewegende gemiddelde Met Eksogene insette (VARMAX) Statistiek Opdrag huiswerk help vector Atoregressive bewegende gemiddelde met eksogene insette (VARMAX) Opdrag Hulp die VARMAX behandeling skat die ontwerp vereistes en produseer voorspellings in verband met vektor outoregressiewe bewegende gemiddelde behandelings met eksogene voorspellers (VARMAX) ontwerpe. Die behandeling VARMAX in staat stel om die dinamiese verhouding beide tussen die afhanklike veranderlikes en insgelyks tussen die afhanklike en onafhanklike veranderlikes ontwikkel. VARMAX ontwerpe word gedefinieer in kommer aan die bevele van die bewegende-gemiddelde of outoregressiewe behandeling (of albei). Wanneer jy gebruik maak van die behandeling VARMAX maak, kan hierdie bestellings word bepaal deur opsies of hulle kan dadelik uitgepluis het. Eise vir vinnig die bepaling van hierdie bestellings sluit die volgende in: 8211 Akaike8217s besonderhede vraag (AIC). 8211 Vaste AIC (AICC). 8211 Hannan-Quinn (HQ) vraag. 8211 Laaste projeksie fout (FPE). - Schwarz Bayes vraag (SBC), insgelyks genoem Bayes besonderhede vraag (BIC). Die state-ruimte fondament van hierdie behandelings materiaal aanpasbaarheid, as hulle gebruik gemaak kan word van enige lineêre vaste-koëffisiënte ontwerp, soos ARIMA, VARMAX of tydreekse ontwerpe strukturele. 'N simulasie oefening ontbloot dat hul computational koste en eindige-monster prestasie is 'n uitsondering. Traveler vereis modellering en voorspelling is belangrik vir toerismeverwante sake opsie maak. Hierdie voorbeeld toon modellering reisiger nodig het met behulp van die VARMAX behandeling. Deur gebruik te maak van 'n VARMAX ontwerp, is 'n beperkte beskrywing van die input-output verhouding gevestig. 'N Uitgebreide kleinstekwadrate rekursie gebruik word om die Markov vereistes in die VARMAX ontwerp stel benader. Die klas VARMAX in Statsmodels laat prys kwotasie van VAR, VMA, en VARMA ontwerp (deur die einde argument), benewens met 'n konstante term (deur die trendargument). Eksogene voorspellers kan insgelyks ingesluit (so algemeen in Statsmodels, deur die ekson argument), en in hierdie tegniek 'n tyd patroon kan bestaan ​​uit. Die klas maak dit moontlik vir meting fout (deur metodes van die measurementerror argument) en laat spesifiseer óf 'n skuins of slordig bevordering kovariansiematriks. Dit is gewild dat enige VARMAX behandeling up gemaak kan word in 'n soortgelyke toestand-ruimte tipe (SS). Dit is natuurlik om te vra of dit moontlik is om die omgekeerde verandering uit te voer, dit wil sê om die koëffisiënte van die VARMAX ontwerp van waarnemings gelykstaande aan 'n voorwaarde SS verteenwoordiging te kry. Ons resultate lewer 'n regstellende reaksie op hierdie kwessie en, as 'n aanklag, die keuse tussen die twee voorstellings is net 'n kwessie van voordeel. Opgepas coecients staat-ruimte en VARMAX ontwerpe is soortgelyk, wat daarop dui dat hulle die vermoë het om die presiese selfde lineêre eienskappe verteenwoordig, gelykstaande aan in kommer aan algehele pas. Elke voorstelling kan specically behoorlike vir spesifieke gebruike, so dit gaan oor die vermoë om te kies tussen hulle. VARX en VARMAX ontwerpe is uitbreidings van die VAR en VARMA struktuur, wat dit moontlik maak vir eksogene (8216X8217) veranderlikes waarvan die eienskappe is nie gedefinieer of wie se eienskappe ten minste is nie afhanklik van die gevestigde 8216endogenous8217 veranderlikes y. Vir vooruitskatting, die X veranderlikes moet 'n ekstrapolasie strategie of verwagtinge oor hul toekoms regimens. As jy nie wil hê om gebruik te maak van die outomatiese orde keuse te maak, die VARMAX behandeling bied die volgende outoregressiewe einde erkenning help :. 8211 Gedeeltelike kruis-korrelasies. 8211 Yule-Walker aanhalings. 8211 Gedeeltelike outoregressiewe koëffisiënte. 8211 Gedeeltelike kanonieke verbindings. Vir omstandighede waar die stasionariteit van die tyd reeks gaan voort om in kwessie, die VARMAX behandeling bied toetse om te help met die erkenning van die teenwoordigheid van gadget wortels en mede mengsel. Hierdie toetse sluit die volgende :. 8211 Dickey-Fuller toetse. 8211 Johansen cointe gratie toets vir nie stel vektor behandelings van bundel bestel een. 8211 Stock-Watson algemene patrone toets vir die moontlikheid van samewerking mengsel onder nie stel vektor behandelings van bundel bestel een. 8211 Johansen cointe gratie toets vir nie stel vektor behandelings van bundel orde 2. Om die saak van 'n hoë dimensionaliteit in die vereistes van die VAR ontwerp hanteer, die VARMAX behandeling bied beide die vektor foutkorreksie ontwerp (VECM) en die Bayesiaanse vektor foutkorreksie ontwerp ( BVECM). Die behandeling VARMAX kan insgelyks onafhanklike (eksterne) veranderlikes met hul verspreide lags te afhanklike veranderlikes beïnvloed in baie ontwerpe soos VARMAX, BVARX, VECMX, en BVECMX ontwerpe. Vooruitskatting is onder die hoofdoelwitte van meerveranderlike tydreeksanalise. Na doeltreffend pas die VARMAX, BVARX, VECMX, en BVECMX ontwerpe, die behandeling VARMAX rekenaar verwagte waardes wat gebaseer is op die vereistes koers aanhalings en die vorige waardes van die vektor tydreekse. Die vereiste ontwerp ondersoek metodes is die volgende :. 8211 Kleinste kwadrate. 8211 Optimum moontlikheid. Die primêre doel van hierdie navorsingstudie is om gebruik te maak van 'n vektor outoregressiewe bewegende gemiddelde met eksogene veranderlikes (VARMAX) ontwerp om 'n motor wat verband hou behandeling maak ten einde 'n ogie te hou oor sulke behandeling te hou deur 'n beheer grafiek. Meer veral, word 'n VARMAX ontwerp wat aan die in-beheer historiese behandeling besonderhede op die regte pad en residue kan bereken word op grond van die inligting wat versamel waarneming en die VARMAX ontwerp. Is van mening dat die residue het om oor te volg algemene verspreiding en onafhanklik, kan 'n meerveranderlike beheer grafiek aangewend word om die residue. Die behandeling VARMAX materiaal baie hipotesetoetse van langtermyn uitkomste en aanpassingscoëfficiënten gebruik te maak van die moontlikheid verhoudingstoets gebaseer op Johansen saam kombinasie ontleding. Die behandeling VARMAX bied die moontlikheid verhoudingstoets van die swak exogeneity vir elke veranderlike. Die behandeling VARMAX ondersteun verskeie modelle funksies, insluitende die volgende :. 8211 Seisoen deterministiese terme. 8211 subset ontwerpe. 8211 Baie regressie met verspreide lags. 8211 Dooie-begin ontwerp wat nie teenwoordig waardes van die eksogene veranderlikes het nie. 8211 GARCH-tipe meerveranderlike voorwaardelike heteroskedastisiteit ontwerpe. Aangebied om 'n meerveranderlike tydreekse, die VARMAX behandeling skat die ontwerpvereistes en ontwikkel ramings wat verband hou met outoregressiewe bewegende gemiddelde behandelings met eksogene voorspellers (VARMAX) ontwerpe vektor. Die behandeling VARMAX kan ook onafhanklike veranderlikes met hul verspreide lags te afhanklike veranderlikes beïnvloed in baie ontwerpe soos VARMAX, BVARX, VECMX, en BVECMX ontwerpe. Meer veral, word 'n VARMAX ontwerp wat aan die in-beheer historiese behandeling inligting op die regte pad en residue kan bereken word op grond van die inligting wat versamel waarneming en die VARMAX ontwerp. VARMAX ontwerpe word gedefinieer in kommer aan die bevele van die bewegende gemiddelde of outoregressiewe behandeling (of albei). Die klas VARMAX in Statsmodels maak dit moontlik vir die prys kwotasie van VAR, VMA, en VARMA ontwerp (deur die einde argument), verder met 'n konstante term (deur die trendargument). Dit is natuurlik om te vra of dit moontlik is die omgekeerde verandering uit te bring, dit wil sê om die koëffisiënte van die VARMAX ontwerp van waarnemings gelykstaande aan 'n voorwaarde SS verteenwoordiging te kry. Die uiters eerste doel van hierdie navorsingstudie is om 'n vektor outoregressiewe bewegende gemiddelde met eksogene veranderlikes (VARMAX) ontwerp om 'n motor wat verband hou behandeling aan te wend ten einde tred te hou met sulke behandeling te hou deur 'n beheer grafiek. Meer spesifiek, is 'n VARMAX ontwerp wat aan die in-beheer historiese behandeling besonderhede op die regte pad en residue kan bereken word op grond van die inligting wat versamel waarneming en die VARMAX ontwerp. Ons bied ervare hulp vir Vector outoregressiewe bewegende gemiddelde met eksogene insette werk of Vector outoregressiewe bewegende gemiddelde met eksogene insette navorsingstudie. Vektor outoregressiewe bewegende gemiddelde met eksogene insette aanlyn tutors is vinnig voorsien 24/7 tot taak hulp voorsien bykomend tot Vector outoregressiewe bewegende gemiddelde met eksogene insette navorsingstudie hulp. Verwante Statistiek Opdragte Tydreeksanalise en vooruitskatting Vector Fout-Korreksie (PAC) Vector outoregressiewe (VAR) Gebruik van tydreekse Eksponensiële GARCH (EGARCH) Nie-stasionariteit en breukmetodes spectraalanalyse Stasionariteit Vector outoregressiewe bewegende gemiddelde (VARMA)