Modèles Généraux Autorégressifs Mobiles Moyens

Numérique. Longueur de pas, par ex. 0,5 signifie demi-pas à pas. Cette fonction s'appuie fortement sur Benjamin et al. (1998). Voir aussi Benjamin et al. (2003). Les modèles GARMA étendent le modèle de la série temporelle ARMA aux réponses généralisées dans la famille exponentielle, p. Ex. Comptage de Poisson, réponses binaires. Actuellement, cette fonction ne peut traiter que les réponses continue, de comptage et binaire. Les fonctions de lien possibles données dans l'argument de lien reflètent ceci, et l'utilisateur doit choisir un lien approprié. Le modèle de GARMA (p, q) est défini par une réponse appartenant à la famille exponentielle f (ytDt) exp (yt thetat - b (thetat)) (phi At) c (yt, phi At) Les paramètres canoniques et d'échelle respectivement, et At sont des poids antérieurs connus. Le mutE moyen (YtDt) b (thetat) est lié au prédicteur linéaire etat par la fonction de liaison g. Ici, Dt est le jeu d'informations précédent. Deuxièmement, le modèle de GARMA (p, q) est défini par g (mut) etat xtT bêta somme p phik (g (y) - xT bêta) somme q thetak (g (y) - eta). Vecteurs de paramètres bêta. Phi et theta sont estimés par le maximum de vraisemblance. Un objet de classe vglmff (voir vglmff-class). L'objet est utilisé par des fonctions de modélisation telles que vglm. Cette fonction de la famille VGAM est non standard dans la mesure où le modèle a besoin d'une contrainte pour l'intégrer dans le cadre VGLM. Un code spécial est requis pour l'exécuter. Une conséquence est que certaines fonctions des méthodes peuvent donner de mauvais résultats lorsqu'elles sont appliquées à l'objet ajusté. Cette fonction est non polie et nécessite beaucoup d'améliorations. En particulier, l'initialisation est très médiocre et devrait être améliorée. Une quantité limitée d'expérience a montré que la demi-étape est souvent nécessaire pour la convergence, donc le choix de crit coef n'est pas recommandé. La surdispersion n'est pas manipulée. Pour les réponses binomiales, il est actuellement préférable d'entrer un vecteur de 1s et 0s plutôt que de cbind (succès, échecs) car le slot d'initialisation est rudimentaire. Références Benjamin, M. A. Rigby, R. A. et Stasinopoulos, M. D. (1998) Adaptation de modèles de séries temporelles non gaussiennes. Pages 191ndash196 in: Proceedings in Computational Statistics COMPSTAT 1998 par Payne, R. et P. J. Green. Physica-Verlag. Benjamin, M. A. Rigby, R. A. et Stasinopoulos, M. D. (2003) Modèles de moyenne mobile autorégressive généralisés. Journal de l'American Statistical Association. 98. 214ndash223. Zeger, S. L. et Qaqish, B. (1988) Mod'eles de régression de Markov pour les séries temporelles: une approche quasi-vraisemblance. Biométrie. 44. 1019ndash1031. Le site stat. auckland. ac. nz yee contient plus de documentation sur cette fonction de la famille. Generalized AutoRegressive conditionnelle Heteroskedasticity (GARCH) processus Qu'est-ce que le HECTOScédasticité conditionnelle généralisée régularisée (GARCH) processus Le processus d'hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive généralisée (GARCH) est un terme économétrique Développé en 1982 par Robert F. Engle, économiste et 2003 lauréat du Prix Nobel de l'économie, pour décrire une approche visant à estimer la volatilité des marchés financiers. Il existe plusieurs formes de modélisation GARCH. Le processus GARCH est souvent préféré par les professionnels de la modélisation financière car il fournit un contexte plus réel que d'autres formes lorsque l'on tente de prévoir les prix et les taux des instruments financiers. BREAKING Down Processus généralisé d'auto-régularité conditionnelle de Heteroskedasticity (GARCH) Le processus général pour un modèle de GARCH comporte trois étapes. Le premier est d'estimer un modèle autorégressif le mieux adapté. La seconde consiste à calculer les autocorrélations du terme d'erreur. La troisième est de tester l'importance. Les modèles GARCH sont utilisés par les professionnels de la finance dans plusieurs domaines, y compris le commerce, l'investissement, la couverture et le traitement. Deux autres approches largement utilisées pour estimer et prédire la volatilité financière sont la méthode volatilité historique classique (VolSD) et la méthode volatilité moyenne mobile exponentielle (VolEWMA). Exemple de processus GARCH Les modèles GARCH aident à décrire les marchés financiers où la volatilité peut changer, devenant plus volatiles en période de crise financière ou d'événements mondiaux et moins volatiles pendant les périodes de calme relatif et de croissance économique régulière. Sur un graphique des rendements, par exemple, le rendement des actions peut sembler relativement uniforme pour les années précédant une crise financière comme celle de 2007. Dans la période qui suit le début d'une crise, cependant, les rendements peuvent passer énormément de négatif À un territoire positif. De plus, la volatilité accrue peut prédire la volatilité à l'avenir. La volatilité peut alors revenir à des niveaux semblables à ceux des niveaux antérieurs à la crise ou être plus uniformes à l'avenir. Un modèle de régression simple ne tient pas compte de cette variation de volatilité sur les marchés financiers et n'est pas représentatif des événements du cygne noir qui se produisent plus que l'on pourrait prédire. Les modèles GARCH sont les meilleurs pour les retours d'actifs Les processus GARCH diffèrent des modèles homoskedastiques qui prennent une volatilité constante et sont utilisés dans l'analyse des moindres carrés ordinaires (OLS). OLS vise à minimiser les écarts entre les points de données et une ligne de régression pour s'adapter à ces points. Avec les rendements des actifs, la volatilité semble varier pendant certaines périodes de temps et dépendent de la variance passée, ce qui rend un modèle homoskedastique pas optimal. Les processus GARCH, étant autorégressifs, dépendent des observations au carré passées et des variances passées du modèle pour la variance actuelle. Les processus GARCH sont largement utilisés dans les finances en raison de leur efficacité dans la modélisation des rendements des actifs et de l'inflation. GARCH vise à minimiser les erreurs de prévision en comptabilisant les erreurs dans les prévisions antérieures, ce qui améliore l'exactitude des prévisions en cours.