Eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde regressie

Gegewe 'n tydreeks XI, ek wil 'n geweegde bewegende gemiddelde bereken met 'n gemiddelde venster van N punte, waar die gewigte bevoordeel meer onlangse waardes oor ouer waardes. In die keuse van die gewigte, gebruik ek die bekende feit dat 'n meetkundige reeks konvergeer tot 1, maw som (frac) k, met dien verstande oneindig baie terme geneem. Om 'n diskrete aantal gewigte wat opsom om eenheid te kry, ek net die neem van die eerste n terme van die meetkundige reeks (frac) k, en dan normaliseer deur hul som. Wanneer N4, byvoorbeeld, dit gee die nie-genormaliseerde gewigte wat na normaliseer deur hul som, gee Die bewegende gemiddelde is dan net die som van die produk van die mees onlangse 4 waardes teen hierdie genormaliseer gewigte. Hierdie metode veralgemeen in die hand liggende manier om te beweeg vensters van lengte N, en lyk bestryk maklik as well. Is daar enige rede waarom hierdie eenvoudige manier om 'n geweegde bewegende gemiddelde gebruik van eksponensiële gewigte Ek vra, want die Wikipedia-inskrywing vir EWMA lyk meer ingewikkeld bereken nie te gebruik. Wat my laat wonder of die handboek definisie van EWMA miskien het 'n paar statistiese eienskappe wat die bogenoemde eenvoudige definisie nie Of is hulle in werklikheid gelyk gevra 28 November 12 aan 23:53 Om mee te begin met jou is die veronderstelling 1) dat daar geen ongewone waardes en geen vlak skofte en geen tyd tendense en geen seisoenale dummies 2) wat die optimale geweegde gemiddelde het gewigte wat val op 'n gladde kurwe beskryfbaar deur 1-koëffisiënt 3) dat die foutvariansie konstant dat daar is geen bekende veroorsakende reeks Hoekom al die aannames. â € IrishStat 1 Oktober 14 by 21:18 Jan: In die gegewe voorbeeld, die som van die eerste vier terme is 0,9375 0.06250.1250.250.5. So, die eerste vier terme hou 93,8 van die totale gewig (6.2 is in die afgekapte stert). Gebruik dit om genormaliseer gewigte wat opsom om eenheid deur hersch aling (verdeling) deur 0,9375 verkry. Dit gee 0,06667, 0,1333, 0,2667, 0,5333. uitvoering maak Assad Ebrahim 1 Oktober 14 by 22:21 Ive het bevind dat Computing exponetially geweeg hardloop gemiddeldes met behulp Overline leftarrow Overline alfa (x - Overline), alphalt1 is 'n eenvoudige een-lyn metode, dit is maklik, al was dit net ongeveer, interpreteerbare in terme van 'n effektiewe aantal monsters Nalpha (vergelyk hierdie vorm om die vorm vir die berekening van die lopende gemiddeld), vereis slegs die huidige datum (en die huidige gemiddelde waarde), en is numeries stabiel. Tegnies, hierdie benadering nie inkorporeer al die geskiedenis in die gemiddelde. Die twee belangrikste voordele aan die gebruik van die volle venster (in teenstelling met die afgekapte een bespreek in die vraag) is dat in sommige gevalle kan dit analitiese karakterisering van die filter te verlig, en dit verminder die skommelinge veroorsaak as 'n baie groot (of klein) data waarde is deel van die datastel. Byvoorbeeld kyk na die filter gevolg indien die data is almal nul behalwe vir een datum waarvan die waarde is 106. beantwoord 29 November 12 aan 0: 33If jy is op soek na 'n vergelyking van die vorm yalphan betan x ná N stukkies data het in kom, en jy 'n eksponensiële faktor k ge 1 dan kan jy gebruik betan frac n kiright) links (som n ki Xi Yiright) - links (som n ki Xiright) links (som n ki Yiright) n kiright) links (som n ki Xi2right) - links (som N ki Xi regs) 2 alphan frac N ki Yiright) - betan links (som N ki Xiright) N ki. As afronding of spoed word kwessies, kan dit gegiet in ander vorme. Dit kan ook die moeite werd om te weet dat vir kgt1 jy som N ki frac wees. antwoord 25 April 11 van die 16:20 As jy die oordragfunksie Model y (t) W (B) x (t) THETA (B) / PHI (B) 'n (t) die operateur THETA (B) / PHI (B ) is die smoothing komponent. Vir examnple as PHI (B) 1.0 en THETA (B) 1-.5B dit sou 'n stel gewigte van 0,5, 0,25, 0,125 impliseer. Op hierdie manier kan jy die antwoord op die optimalisering van die geweegde bewegende lineêre regressie eerder as die aanvaarding van sy vorm voorsien. antwoord 25 April 11 van die 10:49 Ja jy kan. Die metode wat jy is op soek na eksponensieel geweegde kleinste kwadrate metode genoem. Dit is 'n variasie op die rekursiewe kleinste kwadrate metode: begin (K1) amp (k) KZ (K1) - xT (K1) (k) K (K1) amp D (k) x (K1) xT (K1) D ( k) x (K1) (- 1) D (K1) ampfrac 1 Bigg (D (k) S (k) x (K1) biggxT (K1) D (k) x (K1) Bigg xT (K1) D ( k) Bigg) einde 0.9ltlt1 tipies. Dit is 'n metode ontwikkel om rekenskap te gee tyd wissel parameters maar is steeds in 'n lineêre formaat. wat kom van die kostefunksie: J () 1/2 (ek-m) k (Ki) z (i) - xT (i) 2 Gewone Kleinste kwadrate word saamgestel uit die volgende vir 'n vergelyking: die kostefunksie wese: J ( ) 1/2 (ii) kz (i) - xT (i) 2 met begin (k) amp D (k) XkT ZK COV (k) amp 2 D (k) D (k) amp XkT Xk einde beantwoord 3 Januarie 14 by 21:41 gung 74k 9679 19 9679 160 9679 309 Welkom by die webwerf, MohSahx Dit sou beter wees as jy jou formules in latex kan wysig. veral om te hersien die simbole hou. â € Jiebiao Wang 3 Januarie 14 by 22: 06Exploring Die eksponensieel Geweegde Moving Gemiddelde Volatiliteit is die mees algemene maatstaf van risiko, maar dit kom in verskeie geure. In 'n vorige artikel het ons gewys hoe om eenvoudige historiese wisselvalligheid te bereken. (Om hierdie artikel te lees, sien Die gebruik van Volatiliteit Om toekomstige risiko te meet.) Ons gebruik Googles werklike aandele prys data om daaglikse wisselvalligheid gebaseer op 30 dae van voorraad data bereken. In hierdie artikel, sal ons verbeter op eenvoudige wisselvalligheid en bespreek die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA). Historiese Vs. Geïmpliseer Volatiliteit Eerste, laat sit hierdie metrieke in 'n bietjie van perspektief. Daar is twee breë benaderings: historiese en geïmpliseer (of implisiete) wisselvalligheid. Die historiese benadering veronderstel dat verlede is proloog ons geskiedenis te meet in die hoop dat dit voorspellende. Geïmpliseerde wisselvalligheid, aan die ander kant, ignoreer die geskiedenis wat dit oplos vir die wisselvalligheid geïmpliseer deur markpryse. Hulle hoop dat die mark weet die beste en dat die markprys bevat, selfs al is implisiet, 'n konsensus skatting van wisselvalligheid. (Vir verwante leesstof, sien die gebruike en beperkinge van Volatiliteit.) As ons fokus op net die drie historiese benaderings (op die bogenoemde links), hulle het twee stappe in gemeen: Bereken die reeks periodieke opgawes Pas 'n gewig skema Eerstens, ons bereken die periodieke terugkeer. Dis gewoonlik 'n reeks van die daaglikse opgawes waar elke terugkeer uitgedruk in voortdurend saamgestel terme. Vir elke dag, neem ons die natuurlike log van die verhouding van aandele pryse (dit wil sê die prys vandag gedeel deur die prys gister, en so aan). Dit veroorsaak 'n reeks van die daaglikse opbrengs van u ek u i-m. afhangende van hoeveel dae (m dae) ons meet. Dit kry ons by die tweede stap: Dit is hier waar die drie benaderings verskil. In die vorige artikel (Die gebruik van Volatiliteit Om toekomstige risiko Gauge), ons het getoon dat onder 'n paar aanvaarbare vereenvoudigings, die eenvoudige afwyking is die gemiddeld van die kwadraat opbrengste: Let daarop dat hierdie som elk van die periodieke opgawes, verdeel dan wat totaal deur die aantal dae of waarnemings (m). So, dit is regtig net 'n gemiddeld van die kwadraat periodieke opgawes. Anders gestel, is elke vierkant terugkeer gegee 'n gelyke gewig. So as alfa (a) is 'n gewig faktor (spesifiek, 'n 1 / m), dan 'n eenvoudige variansie lyk iets soos hierdie: Die EWMA Verbeter op Eenvoudige Variansie Die swakheid van hierdie benadering is dat alle opgawes verdien dieselfde gewig. Yesterdays (baie onlangse) terugkeer het geen invloed meer op die variansie as verlede maande terugkeer. Hierdie probleem is opgelos deur die gebruik van die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA), waarin meer onlangse opbrengste het 'n groter gewig op die variansie. Die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA) stel lambda. wat die smoothing parameter genoem. Lambda moet minstens een wees. Onder daardie toestand, in plaas van gelyke gewigte, elke vierkant terugkeer is geweeg deur 'n vermenigvuldiger soos volg: Byvoorbeeld, RiskMetrics TM, 'n finansiële risikobestuur maatskappy, is geneig om 'n lambda van 0,94, of 94. gebruik in hierdie geval, die eerste ( mees onlangse) kwadraat periodieke terugkeer is geweeg deur (1-0,94) (. 94) 0 6. die volgende kwadraat terugkeer is bloot 'n lambda-veelvoud van die vorige gewig in hierdie geval 6 vermenigvuldig met 94 5.64. En die derde voor dae gewig gelyk (1-0,94) (0.94) 2 5,30. Dis die betekenis van eksponensiële in EWMA: elke gewig is 'n konstante vermenigvuldiger (dit wil sê lambda, wat moet wees minder as een) van die dae gewig voor. Dit sorg vir 'n afwyking wat geweeg of voorkeur vir meer onlangse data. (Vir meer inligting, kyk na die Excel Werkkaart vir Googles Volatiliteit.) Die verskil tussen net wisselvalligheid en EWMA vir Google word hieronder getoon. Eenvoudige wisselvalligheid effektief weeg elke periodieke terugkeer deur 0,196 soos uiteengesit in kolom O (ons het twee jaar van die daaglikse aandeleprys data. Dit is 509 daaglikse opgawes en 1/509 0,196). Maar let op dat Kolom P ken 'n gewig van 6, dan 5.64, dan 5.3 en so aan. Dis die enigste verskil tussen eenvoudige variansie en EWMA. Onthou: Nadat ons die hele reeks (in kolom Q) het ons die variansie, wat is die kwadraat van die standaardafwyking som. As ons wil hê wisselvalligheid, moet ons onthou om die vierkantswortel van daardie afwyking te neem. Wat is die verskil in die daaglikse wisselvalligheid tussen die variansie en EWMA in Googles geval beduidende: Die eenvoudige variansie het ons 'n daaglikse wisselvalligheid van 2,4, maar die EWMA het 'n daaglikse wisselvalligheid van slegs 1.4 (sien die sigblad vir besonderhede). Blykbaar, Googles wisselvalligheid bedaar meer onlangs dus kan 'n eenvoudige variansie kunsmatig hoog wees. Vandag se afwyking is 'n funksie van Pior Dae Variansie Youll kennisgewing wat ons nodig het om 'n lang reeks van eksponensieel afneem gewigte bereken. Ons sal nie die wiskunde doen hier, maar een van die beste eienskappe van die EWMA is dat die hele reeks gerieflik verminder tot 'n rekursiewe formule: Rekursiewe beteken dat vandag se stryd verwysings (dit wil sê 'n funksie van die vorige dae variansie). Jy kan hierdie formule in die sigblad ook, en dit lei tot die presies dieselfde resultaat as die skuldbewys berekening Dit sê: Vandag se variansie (onder EWMA) gelyk yesterdays variansie (geweeg volgens lambda) plus yesterdays kwadraat terugkeer (geweeg deur een minus lambda). Let op hoe ons net bymekaar te tel twee terme: yesterdays geweegde variansie en yesterdays geweeg, vierkantig terugkeer. Net so is, lambda is ons glad parameter. 'N Hoër lambda (bv soos RiskMetrics 94) dui stadiger verval in die reeks - in relatiewe terme, gaan ons meer datapunte in die reeks en hulle gaan stadiger af te val. Aan die ander kant, as ons die lambda verminder, dui ons hoër verval: die gewigte val vinniger af en, as 'n direkte gevolg van die snelle verval, is minder datapunte gebruik. (In die sigblad, lambda is 'n inset, sodat jy kan eksperimenteer met sy sensitiwiteit). Opsomming Volatiliteit is die oombliklike standaardafwyking van 'n voorraad en die mees algemene risiko metrieke. Dit is ook die vierkantswortel van variansie. Ons kan variansie histories of implisiet (geïmpliseer wisselvalligheid) te meet. Wanneer histories meet, die maklikste metode is eenvoudig variansie. Maar die swakheid met 'n eenvoudige afwyking is alle opgawes kry dieselfde gewig. So staan ​​ons voor 'n klassieke kompromis: ons wil altyd meer inligting, maar hoe meer data het ons die meer ons berekening verwater deur verre (minder relevant) data. Die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA) verbeter op eenvoudige variansie deur die toeken van gewigte aan die periodieke opgawes. Deur dit te doen, kan ons albei gebruik 'n groot monster grootte, maar ook 'n groter gewig te gee aan meer onlangse opbrengste. (Om 'n fliek handleiding te sien oor hierdie onderwerp, besoek die Bionic skilpad.) QuotHINTquot is 'n akroniem wat staan ​​vir vir quothigh inkomste nie taxes. quot Dit is van toepassing op 'n hoë-verdieners wat verhoed dat die betaling federale inkomste. 'N Mark outeur wat koop en verkoop baie kort termyn korporatiewe effekte genoem kommersiële papier. 'N papier handelaar is tipies. 'N bestelling geplaas met 'n makelaar om 'n sekere aantal aandele te koop of te verkoop teen 'n bepaalde prys of beter. Die onbeperkte koop en verkoop van goedere en dienste tussen lande sonder die oplegging van beperkings soos. In die sakewêreld, 'n buffel is 'n maatskappy, gewoonlik 'n aanloop wat nie 'n gevestigde prestasie rekord. 'N Bedrag n huiseienaar moet betaal voordat versekering sal die skade wat veroorsaak word deur 'n hurricane. Moving gemiddelde en eksponensiële gladstryking modelle As 'n eerste stap in die beweging van buite gemiddelde modelle, ewekansige loop modelle, en lineêre tendens modelle, nonseasonal patrone en tendense kan geëkstrapoleer behulp dek 'n bewegende-gemiddelde of glad model. Die basiese aanname agter gemiddelde en glad modelle is dat die tyd reeks is plaaslik stilstaande met 'n stadig wisselende gemiddelde. Vandaar, neem ons 'n bewegende (plaaslike) gemiddelde om die huidige waarde van die gemiddelde skat en dan gebruik dit as die voorspelling vir die nabye toekoms. Dit kan beskou word as 'n kompromie tussen die gemiddelde model en die ewekansige-stap-sonder-drif-model. Dieselfde strategie gebruik kan word om te skat en ekstrapoleer 'n plaaslike tendens. 'N bewegende gemiddelde is dikwels 'n quotsmoothedquot weergawe van die oorspronklike reeks, want kort termyn gemiddelde het die effek van gladstryking uit die knoppe in die oorspronklike reeks. Deur die aanpassing van die mate van gladstryking (die breedte van die bewegende gemiddelde), kan ons hoop om 'n soort van 'n optimale balans tussen die prestasie van die gemiddelde en die stogastiese wandeling modelle slaan. Die eenvoudigste soort gemiddelde model is die. Eenvoudige (ewe-geweeg) Moving Average: Die voorspelling vir die waarde van Y op tyd T1 wat gemaak word op tydstip t is gelyk aan die eenvoudige gemiddelde van die mees onlangse m waarnemings: (hier en elders sal ek die simbool 8220Y-hat8221 gebruik om op te staan vir 'n voorspelling van die tyd reeks Y gemaak op die vroegste moontlike voor datum deur 'n gegewe model.) Hierdie gemiddelde is gesentreer op tydperk t (M1) / 2, wat impliseer dat die skatting van die plaaslike gemiddelde sal neig om agter die werklike waarde van die plaaslike gemiddelde met sowat (M1) / 2 periodes. So, sê ons die gemiddelde ouderdom van die data in die eenvoudige bewegende gemiddelde is (M1) / 2 met betrekking tot die tydperk waarvoor die voorspelling is bereken: dit is die hoeveelheid tyd waarop voorspellings sal neig om agter draaipunte in die data. Byvoorbeeld, as jy gemiddeld die afgelope 5 waardes, sal die voorspellings wees oor 3 periodes laat in reaksie op draaipunte. Let daarop dat indien M1, die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) model is soortgelyk aan die ewekansige loop model (sonder groei). As m is baie groot (vergelykbaar met die lengte van die skatting tydperk), die SMA model is gelykstaande aan die gemiddelde model. Soos met enige parameter van 'n voorspelling model, is dit gebruiklik om die waarde van k te pas ten einde die beste quotfitquot om die data, dit wil sê die kleinste voorspelling foute gemiddeld behaal. Hier is 'n voorbeeld van 'n reeks wat blykbaar ewekansige skommelinge toon om 'n stadig-wisselende gemiddelde. In die eerste plek kan probeer om dit aan te pas met 'n ewekansige loop model, wat gelykstaande is aan 'n eenvoudige bewegende gemiddelde van 1 kwartaal: Die ewekansige loop model reageer baie vinnig om veranderinge in die reeks, maar sodoende dit tel baie van die quotnoisequot in die data (die ewekansige skommelinge) asook die quotsignalquot (die plaaslike gemiddelde). As ons eerder probeer 'n eenvoudige bewegende gemiddelde van 5 terme, kry ons 'n gladder lyk stel voorspellings: Die 5 termyn eenvoudige bewegende gemiddelde opbrengste aansienlik kleiner foute as die ewekansige loop model in hierdie geval. Die gemiddelde ouderdom van die data in hierdie voorspelling is 3 ((51) / 2), sodat dit is geneig om agter draaipunte met sowat drie periodes. (Byvoorbeeld, blyk 'n afswaai het plaasgevind by tydperk 21, maar die voorspellings nie omdraai tot verskeie tydperke later.) Let daarop dat die langtermyn-voorspellings van die SMA model is 'n horisontale reguit lyn, net soos in die ewekansige loop model. So, die SMA model veronderstel dat daar geen neiging in die data. Maar, terwyl die voorspellings van die ewekansige loop model is eenvoudig gelyk aan die laaste waargenome waarde, die voorspellings van die SMA model is gelykstaande aan 'n geweegde gemiddelde van die afgelope waardes. Die vertroue perke bereken deur Stat Graphics vir die langtermyn-voorspellings van die eenvoudige bewegende gemiddelde nie groter as die vooruitskatting horison styg kry. Dit is natuurlik nie korrek Ongelukkig is daar geen onderliggende statistiese teorie wat ons vertel hoe die vertrouensintervalle behoort te brei vir hierdie model. Dit is egter nie te moeilik om empiriese ramings van die vertroue perke vir die langer-horison voorspellings te bereken. Byvoorbeeld, kan jy die opstel van 'n sigblad waarop die SMA model sal gebruik word om 2 stappe vooruit, 3 stappe vooruit, ens binne die historiese data monster voorspel. Jy kan dan bereken die monster standaardafwykings van die foute op elke voorspelling horison, en dan bou vertrouensintervalle vir langer termyn voorspellings deur optelling en aftrekking veelvoude van die toepaslike standaard afwyking. As ons probeer om 'n 9-termyn eenvoudige bewegende gemiddelde, kry ons selfs gladder voorspellings en meer van 'n sloerende uitwerking: Die gemiddelde ouderdom is nou 5 periodes ((91) / 2). As ons 'n 19-termyn bewegende gemiddelde te neem, die gemiddelde ouderdom toeneem tot 10: Let daarop dat, inderdaad, is die voorspellings nou agter draaipunte met sowat 10 periodes. Watter bedrag van smoothing is die beste vir hierdie reeks Hier is 'n tabel wat hulle dwaling statistieke vergelyk, ook met 'n 3-gemiddelde: Model C, die 5-termyn bewegende gemiddelde, lewer die laagste waarde van RMSE deur 'n klein marge oor die 3 - term en 9 termyn gemiddeldes, en hul ander statistieke is byna identies. So, onder modelle met 'n baie soortgelyke fout statistieke, kan ons kies of ons 'n bietjie meer responsiewe ingesteldheid of 'n bietjie meer gladheid in die voorspellings sou verkies. (Terug na bo.) Browns Eenvoudige Eksponensiële Smoothing (eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde) Die eenvoudige bewegende gemiddelde model hierbo beskryf het die ongewenste eienskap dat dit behandel die laaste k Waarnemings ewe en heeltemal ignoreer al voorafgaande waarnemings. Intuïtief, moet afgelope data verdiskonteer in 'n meer geleidelike mode - byvoorbeeld, die mees onlangse waarneming moet 'n bietjie meer gewig kry as 2 mees onlangse, en die 2de mees onlangse moet 'n bietjie meer gewig as die 3 mees onlangse kry, en so aan. Die eenvoudige eksponensiële gladstryking (SES) model accomplishes hierdie. Laat 945 dui n quotsmoothing constantquot ( 'n getal tussen 0 en 1). Een manier om die model te skryf is om 'n reeks L dat die huidige vlak (dit wil sê die plaaslike gemiddelde waarde) van die reeks verteenwoordig as geraamde van data tot op hede te definieer. Die waarde van L op tydstip t is rekursief bereken uit sy eie vorige waarde soos volg: Dus, die huidige stryk waarde is 'n interpolasie tussen die vorige stryk waarde en die huidige waarneming, waar 945 kontroles die nabyheid van die geïnterpoleerde waarde tot die mees onlangse waarneming. Die voorspelling vir die volgende tydperk is eenvoudig die huidige stryk waarde: anders gestel ons kan die volgende voorspelling direk in terme van vorige voorspellings en vorige waarnemings uit te druk, in enige van die volgende ekwivalent weergawes. In die eerste weergawe, die voorspelling is 'n interpolasie tussen vorige skatting en vorige waarneming: In die tweede weergawe, is die volgende voorspelling verkry deur die aanpassing van die vorige skatting in die rigting van die vorige fout deur 'n breukdeel bedrag 945. is die fout gemaak by tyd t. In die derde weergawe, die voorspelling is 'n eksponensieel geweeg (dit wil sê afslag) bewegende gemiddelde met afslag faktor 1- 945: Die interpolasie weergawe van die voorspelling formule is die eenvoudigste om te gebruik as jy die uitvoering van die model op 'n spreadsheet: dit pas in 'n enkele sel en bevat selverwysings verwys na die vorige skatting, die vorige waarneming, en die sel waar die waarde van 945 gestoor. Let daarop dat indien 945 1, die SES model is gelykstaande aan 'n ewekansige loop model (sonder groei). As 945 0, die SES model is gelykstaande aan die gemiddelde model, met die veronderstelling dat die eerste stryk waarde gelyk aan die gemiddelde is ingestel. (Terug na bo.) Die gemiddelde ouderdom van die data in die eenvoudige eksponensiële-glad voorspelling is 1/945 relatief tot die tydperk waarvoor die voorspelling is bereken. (Dit is nie veronderstel duidelik te wees, maar dit kan maklik aangetoon deur die evaluering van 'n oneindige reeks.) Dus, die eenvoudige bewegende gemiddelde voorspelling is geneig om agter draaipunte met sowat 1/945 periodes. Byvoorbeeld, wanneer 945 0.5 die lag is 2 periodes wanneer 945 0.2 die lag is 5 periodes wanneer 945 0.1 die lag is 10 periodes, en so aan. Vir 'n gegewe gemiddelde ouderdom (bv bedrag van lag), die eenvoudige eksponensiële gladstryking (SES) voorspelling is 'n bietjie beter as die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) voorspel, want dit plaas relatief meer gewig op die mees onlangse waarneming --i. e. dit is 'n bietjie meer quotresponsivequot om veranderinge voorkom in die onlangse verlede. Byvoorbeeld, 'n SMA model met 9 terme en 'n SES model met 945 0.2 beide het 'n gemiddelde ouderdom van 5 vir die data in hul voorspellings, maar die SES model plaas meer gewig op die laaste 3 waardes as wel die SMA model en by die Terselfdertyd is dit doesn8217t heeltemal 8220forget8221 oor waardes meer as 9 tydperke oud was, soos getoon in hierdie grafiek: nog 'n belangrike voordeel van die SES model die SMA model is dat die SES model maak gebruik van 'smoothing parameter wat voortdurend veranderlike, so dit kan maklik new deur die gebruik van 'n quotsolverquot algoritme om die gemiddelde minimum te beperk kwadraat fout. Die optimale waarde van 945 in die SES model vir hierdie reeks blyk te wees 0,2961, soos hier gewys word: die gemiddelde ouderdom van die data in hierdie voorspelling is 1 / 0,2961 3.4 tydperke, wat soortgelyk is aan dié van 'n 6-termyn eenvoudige bewegende gemiddelde. Die langtermyn-voorspellings van die SES model is 'n horisontale reguit lyn. soos in die SMA model en die ewekansige loop model sonder groei. Let egter daarop dat die vertrouensintervalle bereken deur Stat Graphics nou divergeer in 'n redelike aantreklike mode, en dat hulle aansienlik nouer as die vertrouensintervalle vir die ewekansige loop model. Die SES model veronderstel dat die reeks is 'n bietjie quotmore predictablequot as wel die ewekansige loop model. 'N SES model is eintlik 'n spesiale geval van 'n ARIMA model. sodat die statistiese teorie van ARIMA modelle bied 'n goeie basis vir die berekening van vertrouensintervalle vir die SES model. In die besonder, 'n SES model is 'n ARIMA model met een nonseasonal verskil, 'n MA (1) termyn, en geen konstante term. andersins bekend as 'n quotARIMA (0,1,1) model sonder constantquot. Die MA (1) koëffisiënt in die ARIMA model stem ooreen met die hoeveelheid 1- 945 in die SES model. Byvoorbeeld, as jy 'n ARIMA (0,1,1) model inpas sonder konstante om die reeks te ontleed hier, die beraamde MA (1) koëffisiënt blyk te wees 0,7029, wat byna presies 'n minus 0,2961. Dit is moontlik om die aanname van 'n nie-nul konstante lineêre tendens voeg by 'n SES model. Om dit te doen, net 'n ARIMA model met een nonseasonal verskil en 'n MA (1) termyn met 'n konstante, dit wil sê 'n ARIMA (0,1,1) model met 'n konstante spesifiseer. Die langtermyn-voorspellings sal dan 'n tendens wat gelyk is aan die gemiddelde tendens waargeneem oor die hele skatting tydperk is. Jy kan dit nie doen in samewerking met seisoenale aanpassing, omdat die aanpassing opsies seisoenale is afgeskakel wanneer die model tipe is ingestel op ARIMA. Jy kan egter 'n konstante langtermyn eksponensiële tendens om 'n eenvoudige eksponensiële gladstryking model voeg (met of sonder seisoenale aanpassing) deur gebruik te maak van die opsie inflasie-aanpassing in die vooruitskatting prosedure. Die toepaslike quotinflationquot (persentasie groei) koers per periode kan geskat word as die helling koëffisiënt in 'n lineêre tendens model toegerus om die data in samewerking met 'n natuurlike logaritme transformasie, of dit kan op grond van ander, onafhanklike inligting oor die langtermyn groeivooruitsigte . (Terug na bo.) Browns Lineêre (dws dubbel) Eksponensiële glad die SMA modelle en SES modelle aanvaar dat daar geen tendens van enige aard in die data (wat gewoonlik OK of ten minste nie-te-sleg vir 1- stap-ahead voorspellings wanneer die data is relatief raserig), en hulle kan verander word om 'n konstante lineêre tendens inkorporeer soos hierbo getoon. Wat van kort termyn tendense As 'n reeks vertoon 'n wisselende koers van groei of 'n sikliese patroon wat uitstaan ​​duidelik teen die geraas, en as daar 'n behoefte aan meer as 1 tydperk wat voorlê voorspel, dan skatting van 'n plaaslike tendens kan ook wees n probleem. Die eenvoudige eksponensiële gladstryking model veralgemeen kan word na 'n lineêre eksponensiële gladstryking (LES) model wat plaaslike begrotings van beide vlak en tendens bere te kry. Die eenvoudigste-time wisselende tendens model is Browns lineêr eksponensiële gladstryking model, wat twee verskillende reëlmatige reeks wat op verskillende punte gesentreer in die tyd gebruik. Die vooruitskatting formule is gebaseer op 'n ekstrapolasie van 'n streep deur die twee sentrums. ( 'N meer gesofistikeerde weergawe van hierdie model, Holt8217s, word hieronder bespreek.) Die algebraïese vorm van Brown8217s lineêr eksponensiële gladstryking model, soos dié van die eenvoudige eksponensiële gladstryking model, uitgedruk kan word in 'n aantal verskillende maar ekwivalente vorms. Die quotstandardquot vorm van hierdie model word gewoonlik uitgedruk as volg: Laat S dui die enkel-stryk reeks verkry deur die toepassing van eenvoudige eksponensiële gladstryking om reeks Y. Dit is, is die waarde van S op tydperk t gegee word deur: (Onthou dat, onder eenvoudige eksponensiële gladstryking, dit sou die voorspelling vir Y by tydperk T1 wees) Dan Squot dui die dubbel-stryk reeks verkry deur die toepassing van eenvoudige eksponensiële gladstryking (met behulp van dieselfde 945) tot reeks S:. ten slotte, die voorspelling vir Y tk. vir enige kgt1, word gegee deur: Dit lewer e 1 0 (dit wil sê kul n bietjie, en laat die eerste skatting gelyk wees aan die werklike eerste waarneming), en e 2 Y 2 8211 Y 1. waarna voorspellings gegenereer met behulp van die vergelyking hierbo. Dit gee dieselfde toegerus waardes as die formule gebaseer op S en S indien laasgenoemde is begin met behulp van S 1 S 1 Y 1. Hierdie weergawe van die model gebruik word op die volgende bladsy wat 'n kombinasie van eksponensiële gladstryking met seisoenale aanpassing illustreer. Holt8217s Lineêre Eksponensiële Smoothing Brown8217s LES model bere plaaslike begrotings van vlak en tendens deur glad die onlangse data, maar die feit dat dit nie so met 'n enkele glad parameter plaas 'n beperking op die data patrone wat dit in staat is om aan te pas: die vlak en tendens word nie toegelaat om wissel op onafhanklike tariewe. Holt8217s LES model spreek hierdie kwessie deur die insluiting van twee glad konstantes, een vir die vlak en een vir die tendens. Te eniger tyd t, soos in Brown8217s model, die daar is 'n skatting L t van die plaaslike vlak en 'n skatting T t van die plaaslike tendens. Hier is hulle rekursief bereken vanaf die waarde van Y op tydstip t en die vorige raming van die vlak en tendens waargeneem deur twee vergelykings wat eksponensiële gladstryking afsonderlik van toepassing op hulle. As die geskatte vlak en tendens op tydstip t-1 is L t82091 en T t-1. onderskeidelik, dan is die voorspelling vir Y tshy wat op tydstip t-1 sal gemaak is gelyk aan L t-1 T T-1. Wanneer die werklike waarde is waargeneem, is die opgedateer skatting van die vlak rekursief bereken deur interpol tussen Y tshy en sy voorspelling, L t-1 T T-1, die gebruik van gewigte van 945 en 1- 945. Die verandering in die geskatte vlak, naamlik L t 8209 L t82091. geïnterpreteer kan word as 'n lawaaierige meting van die tendens op tydstip t. Die opgedateer skatting van die tendens is dan rekursief bereken deur interpol tussen L t 8209 L t82091 en die vorige skatting van die tendens, T t-1. die gebruik van gewigte van 946 en 1-946: Die interpretasie van die tendens-glad konstante 946 is soortgelyk aan dié van die vlak glad konstante 945. Models met klein waardes van 946 aanvaar dat die tendens verander net baie stadig met verloop van tyd, terwyl modelle met groter 946 aanvaar dat dit vinniger is om te verander. 'N Model met 'n groot 946 is van mening dat die verre toekoms is baie onseker, omdat foute in die tendens-skatting word baie belangrik wanneer voorspel meer as een tydperk wat voorlê. (Terug na bo.) Die smoothing konstantes 945 en 946 kan in die gewone manier word beraam deur die vermindering van die gemiddelde kwadraat fout van die 1-stap-ahead voorspellings. Wanneer dit in Stat Graphics gedoen, die skattings uitdraai om te wees 945 0.3048 en 946 0,008. Die baie klein waarde van 946 beteken dat die model veronderstel baie min verandering in die tendens van een tydperk na die volgende, so basies hierdie model is besig om 'n langtermyn-tendens skat. Volgens analogie met die idee van die gemiddelde ouderdom van die data wat gebruik word in die skatte van die plaaslike vlak van die reeks, die gemiddelde ouderdom van die data wat gebruik word in die skatte van die plaaslike tendens is eweredig aan 1/946, hoewel nie presies gelyk aan Dit. In hierdie geval is dit blyk 1 / 0,006 125. Dit isn8217t n baie presiese aantal sover die akkuraatheid van die skatting van 946 isn8217t regtig 3 desimale plekke te wees, maar dit is van dieselfde algemene orde van grootte as die steekproefgrootte van 100 , so hierdie model is gemiddeld oor 'n hele klomp van die geskiedenis in die skatte van die tendens. Die voorspelling plot hieronder toon dat die LES model skat 'n effens groter plaaslike tendens aan die einde van die reeks as die konstante tendens geskat in die SEStrend model. Ook waarvan die beraamde waarde van 945 is byna identies aan die een wat deur die pas van die SES model met of sonder tendens, so dit is amper dieselfde model. Nou, doen hierdie lyk redelike voorspellings vir 'n model wat veronderstel is om te beraming 'n plaaslike tendens As jy hierdie plot 8220eyeball8221, dit lyk asof die plaaslike tendens afwaarts gedraai aan die einde van die reeks: Wat het die parameters van hierdie model gebeur is beraam deur die vermindering van die kwadraat fout van 1-stap-ahead voorspellings, nie langer termyn voorspellings, in welke geval die tendens 'n groot verskil doesn8217t maak. As alles wat jy is op soek na is 1-stap-ahead foute, is jy nie sien die groter prentjie van tendense oor (sê) 10 of 20 periodes. Ten einde hierdie model meer in harmonie te kry met ons oogbal ekstrapolasie van die data, kan ons met die hand die tendens-glad konstante pas sodat dit 'n korter basislyn vir tendens skatting. Byvoorbeeld, as ons kies om te stel 946 0.1, dan is die gemiddelde ouderdom van die gebruik in die skatte van die plaaslike tendens data is 10 periodes, wat beteken dat ons die gemiddeld van die tendens oor daardie laaste 20 periodes of so. Here8217s wat die voorspelling plot lyk asof ons '946 0.1 terwyl 945 0.3. Dit lyk intuïtief redelike vir hierdie reeks, maar dit is waarskynlik gevaarlik om hierdie tendens te ekstrapoleer nie meer as 10 periodes in die toekoms. Wat van die fout statistieke Hier is 'n model vergelyking vir die twee modelle hierbo asook drie SES modelle getoon. Die optimale waarde van 945.Vir die SES model is ongeveer 0,3, maar soortgelyke resultate (met 'n bietjie meer of minder 'n responsiewe ingesteldheid, onderskeidelik) verkry met 0,5 en 0,2. (A) Holts lineêre exp. glad met alfa 0,3048 en beta 0,008 (B) Holts lineêre exp. glad met alfa 0,3 en beta 0,1 (C) Eenvoudige eksponensiële gladstryking met alfa 0,5 (D) Eenvoudige eksponensiële gladstryking met alfa 0,3 (E) Eenvoudige eksponensiële gladstryking met alfa 0,2 hul statistieke is byna identies, so ons can8217t regtig die keuse te maak op die basis van 1-stap-ahead voorspelling foute binne die data monster. Ons het om terug te val op ander oorwegings. As ons glo dat dit sinvol om die huidige tendens skatting van wat die afgelope 20 periodes of so gebeur baseer, kan ons 'n saak vir die LES model met 945 0.3 en 946 0.1 maak. As ons wil hê agnostikus te wees oor die vraag of daar 'n plaaslike tendens, dan een van die SES modelle makliker om te verduidelik kan wees en sou ook vir meer middel-of-the-road voorspellings vir die volgende 5 of 10 periodes. (Terug na bo.) Watter tipe tendens-ekstrapolasie die beste: horisontale of lineêre empiriese bewyse dui daarop dat, indien die data is reeds aangepas (indien nodig) vir inflasie, dan is dit dalk onverstandig om kort termyn lineêre ekstrapoleer wees tendense baie ver in die toekoms. Tendense duidelik vandag mag verslap in die toekoms as gevolg van uiteenlopende oorsake soos produk veroudering, toenemende mededinging en sikliese afswaai of opwaartse fases in 'n bedryf. Om hierdie rede, eenvoudige eksponensiële gladstryking voer dikwels beter out-of-monster as wat dit andersins word verwag, ten spyte van sy quotnaivequot horisontale tendens ekstrapolasie. Gedempte tendens veranderinge van die lineêre eksponensiële gladstryking model word ook dikwels gebruik in die praktyk om 'n aantekening van konserwatisme in te voer in die tendens projeksies. Die gedempte-tendens LES model geïmplementeer kan word as 'n spesiale geval van 'n ARIMA model, in die besonder, 'n ARIMA (1,1,2) model. Dit is moontlik om vertrouensintervalle rondom langtermyn voorspellings wat deur eksponensiële gladstryking modelle bereken deur die oorweging van hulle as spesiale gevalle van ARIMA modelle. (Pasop: nie alle sagteware bereken vertrouensintervalle vir hierdie modelle korrek.) Die breedte van die vertrouensintervalle hang af van (i) die RMS fout van die model, (ii) die tipe glad (eenvoudige of lineêr) (iii) die waarde (s) van die smoothing konstante (s) en (iv) die aantal periodes voor jy voorspel. In die algemeen, die tussenposes versprei vinniger as 945 kry groter in die SES model en hulle uitgebrei, sodat baie vinniger as lineêre, eerder as eenvoudige smoothing gebruik. Hierdie onderwerp word verder in die ARIMA modelle deel van die notas bespreek. (Terug na bo.) Eksponensieel geweegde lineêre regressie Hi almal, Happy New Year Is daar 'n funksie vir eksponensieel geweegde lineêre regressie in R Gewoonlik, 'n lineêre regressie is op 'n stam van data. En as ek lineêre regressie te voer op tydreekse, ek deel die tydreeks in quotoverlapped / rollingquot vensters en hardloop lineêre regressie op elke rollende stuk van data. Is daar 'n manier om die rollende lineêre regressie op die hele tyd reeks omskep in 'n eksponensieel geweegde een, naamlik die gebruik van 'n verval faktor lambda meer gewigte aan die nuwer waarnemings. Is daar pakkette in R wat kan doen wat alternatiewe HTML-weergawe verwyder verborge e-pos poslys stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance --intekenaar plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R vrae moet gaan. Maak hierdie post in Boom vertoning Verslag inhoud as inappropriate Re: eksponensieel geweegde lineêre regressie R het baie funksies vir eksponensiële gladstryking. etsltrgm2.lab. nig. ac. jp/RGM2/funcrdidforecast:forecast. ets GT in die vooruitsig packageltcran. r-project. org/web/packages/forecast/index GT is veral nuttig. Daarbenewens het baie modelle in R (insluitend LM en GLM) het 'n gewigte argument. Jy kan kom met 'n gewig skema wat jy wil, en gee dit aan jou model as 'n gewigte argument. Op Do, 5 Januarie 2012 by 09:30, Michael lthidden e GT geskryf: GT Hi almal, Happy New Year GT GT Is daar 'n funksie vir eksponensieel geweegde lineêre regressie in R GT GT Gewoonlik, 'n lineêre regressie is op 'n stam van data. GT GT En as ek lineêre regressie te voer op tydreekse, ek deel die tydreeks GT in quotoverlapped / rollingquot vensters en hardloop lineêre regressie op elke rol GT stuk van data. GT GT Is daar 'n manier om die rollende lineêre regressie op die heeltyd GT-reeks te omskep in 'n eksponensieel geweegde een, naamlik die gebruik van 'n verval faktor lambda GT meer gewigte aan die nuwer waarnemings. GT GT Is daar pakkette in R wat dit GT GT Dankie kan doen baie GT GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder GT GT GT verborge e-pos poslys GT stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance GT - Subscriber - plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. GT - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R vrae GT moet gaan. GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder verborge e-pos poslys stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance --intekenaar plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R vrae moet gaan. Wat ek is op soek na 'n soort van quotexponential bewegende gemiddelde lineêre regressionquot. In 'n tipiese lineêre regressie, deel ons die tydreeks in koffers. Byvoorbeeld, ons hardloop lineêre regressie op die volgende stamme van tydreeksdata (venster grootte K): Is jy sê dat ek die eksponensieel geweegde lineêre regressie kan gebruik op die tydreeks as data beskikbaar raak dan elke keer wat moet my quotexponentially decayingquot wees gewigte Thanks a lot op Do, 5 Januarie 2012 by 09:22, Zachary Mayer lthidden e GT geskryf: GT Im jy nie volgende. Wat is jou bedoeling met kwota verdeel stam van dataquot Soos GT Sover ek weet, LM en GLM sal soveel data te neem as jy hulle te gee, totdat GT julle uit geheue uit te voer. Hoekom nie die LM op die hele tyd reeks GT GT hardloop Miskien kan jy 'n reproduceerbare voorbeeld plaas, sodat ons kan sien wat jy GT probeer om te doen. GT GT GT Op Do, 5 Januarie 2012 by 10:16, Michael lthidden e GT geskryf: GT gtgt gtgt Dankie Zach. gtgt gtgt Die probleem met hierdie funksies (bv lm of GLM met gewigte argument) gtgt is dat hulle doen dit nog steeds op 'n verdeelde romp van data. maw blok vir blok, gtgt nie die hele tyd reeks. gtgt gtgt As ons dink oor die eksponensiële bewegende gemiddelde skatting van wisselvalligheid gtgt met 'n verval faktor Lamda, dit is eintlik op die hele tyd reeks. nie gtgt verdeel stam van data. gtgt Enige gedagtes gtgt gtgt Op Do, 5 Januarie 2012 by 08:40, Zachary Mayer lthidden e gtwrote: gtgt gtgtgt Hi Michael, gtgtgt gtgtgt R het baie funksies vir eksponensiële gladstryking. etsltrgm2.lab. nig. ac. jp/RGM2/funcrdidforecast:forecast. ets GT in gtgtgt die voorspelling packageltcran. r-project. org/web/packages/forecast/index GT is gtgtgt veral nuttig. Daarbenewens het baie modelle in R (insluitend LM en GLM) gtgtgt 'n gewigte argument. Jy kan kom met 'n gewig skema wat jy gtgtgt wens, en gee dit aan jou model as 'n gewigte argument. gtgtgt gtgtgt Daar kan meer nuttig verwysings op die CRAN time-reeks taak viewltcran. r-project. org/web/views/TimeSeries GT gtgtgt. gtgtgt gtgtgt groete, gtgtgt gtgtgt Zach gtgtgt gtgtgt Op Do, 5 Januarie 2012 by 09:30, Michael lthidden e GT geskryf: gtgtgt gtgtgtgt Hi almal, Happy New Year gtgtgtgt gtgtgtgt Is daar 'n funksie vir eksponensieel geweegde lineêre regressie in R gtgtgtgt gtgtgtgt Gewoonlik, 'n lineêre regressie is op 'n stam van data. gtgtgtgt gtgtgtgt En as ek lineêre regressie te voer op tydreekse, ek deel die tydreeks gtgtgtgt in quotoverlapped / rollingquot vensters en hardloop lineêre regressie op elke gtgtgtgt rollende gtgtgtgt stuk van data. gtgtgtgt gtgtgtgt Is daar 'n manier om die rollende lineêre regressie op die heeltyd gtgtgtgt reeks omskep in 'n eksponensieel geweegde een, naamlik die gebruik van 'n verval faktor gtgtgtgt lambda gtgtgtgt meer gewigte aan die nuwer waarnemings. gtgtgtgt gtgtgtgt Is daar pakkette in R wat kan doen wat gtgtgtgt gtgtgtgt Thanks a lot gtgtgtgt gtgtgtgt alternatiewe HTML-weergawe verwyder gtgtgtgt gtgtgtgt gtgtgtgt verborge e-pos poslys gtgtgtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance gtgtgtgt - Subscriber - plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. gtgtgtgt - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R vrae gtgtgtgt moet gaan. gtgtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgt GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder verborge e-pos poslys stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance - intekenaar-plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R vrae moet gaan. In antwoord op hierdie pos deur Zachary Mayer dink ek moet jy 'n tyd wat wissel parameter model gebruik (kyk na DLM pakket) of as jy nie tyd om te leer probeer om die voorspellers eerste glad dan loop die rollende venster regressie miskien robustified het. As jy gebruik maak van die Kalman filter gebruik 'n AR (1) vir die parameter in die toestandsvergelyking soos yt BT Xt-1 BT c BT-1 c sal die smoothing doen (dit is jou (1-lambda)) Van my oogpunt daar is geen goedkoop en vuil oplossing vir hierdie probleem. Da: Zachary Mayer lthidden e GT A: Michael lthidden e GT Cc: r-sig-finansiering lthidden e GT Inviato: Gioved 5 gennaio 2012 15:22 Oggetto: Re: R-SIG-Finansies eksponensieel geweegde lineêre regressie Im jy nie volgende. Wat is jou bedoeling met kwota verdeel stam van dataquot Sover ek weet, LM en GLM sal soveel data te neem as jy hulle te gee, totdat jy uit geheue uit te voer. Hoekom nie die LM op die hele tyd reeks hardloop Miskien kan jy plaas 'n reproduceerbare byvoorbeeld, so ons kan sien wat jy probeer om te doen. Op Do, 5 Januarie 2012 by 10:16, Michael lthidden e GT geskryf: GT GT Dankie Zach. GT GT Die probleem met hierdie funksies (bv lm of GLM met gewigte argument) is GT wat hulle doen dit nog steeds op 'n verdeelde romp van data. maw blok vir blok, GT nie die hele tyd reeks. GT GT As ons dink oor die eksponensiële bewegende gemiddelde skatting van wisselvalligheid GT met 'n verval faktor Lamda, dit is eintlik op die hele tyd reeks. nie GT verdeel stam van data. GT Enige gedagtes GT GT Op Do, 5 Januarie 2012 by 08:40, Zachary Mayer lthidden e gtwrote: GT gtgt Hi Michael, gtgt gtgt R het baie funksies vir eksponensiële gladstryking. etsltrgm2.lab. nig. ac. jp/RGM2/funcrdidforecast:forecast. ets GT in gtgt die voorspelling packageltcran. r-project. org/web/packages/forecast/index GT is gtgt veral nuttig. Daarbenewens het baie modelle in R (insluitend LM en GLM) gtgt 'n gewigte argument. Jy kan kom met 'n gewig skema wat jy gtgt wens, en gee dit aan jou model as 'n gewigte argument. gtgt gtgt Daar kan meer nuttig verwysings op die CRAN time-reeks taak viewltcran. r-project. org/web/views/TimeSeries GT gtgt. gtgt gtgt groete, gtgt gtgt Zach gtgt gtgt Op Do, 5 Januarie 2012 by 09:30, Michael lthidden e GT geskryf: gtgt elided Yahoo spam gtgtgt gtgtgt Is daar 'n funksie vir eksponensieel geweegde lineêre regressie in R gtgtgt gtgtgt Gewoonlik, 'n lineêre regressie is op 'n stam van data. gtgtgt gtgtgt En as ek lineêre regressie te voer op tydreekse, ek deel die tydreeks gtgtgt in quotoverlapped / rollingquot vensters en hardloop lineêre regressie op elke gtgtgt rollende gtgtgt stuk van data. gtgtgt gtgtgt Is daar 'n manier om die rollende lineêre regressie op die heeltyd gtgtgt reeks omskep in 'n eksponensieel geweegde een, naamlik die gebruik van 'n verval faktor gtgtgt lambda gtgtgt meer gewigte aan die nuwer waarnemings. gtgtgt gtgtgt Is daar pakkette in R wat kan doen wat gtgtgt gtgtgt Thanks a lot gtgtgt gtgtgt alternatiewe HTML-weergawe verwyder gtgtgt gtgtgt gtgtgt verborge e-pos poslys gtgtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance gtgtgt - Subscriber - plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. gtgtgt - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R vrae gtgtgt moet gaan. gtgtgt gtgt gtgt GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder verborge e-pos poslys stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance - intekenaar-plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R vrae moet gaan. alternatiewe HTML-weergawe verwyder verborge e-pos poslys stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance --intekenaar plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R vrae moet gaan. In antwoord op hierdie pos deur LosemindL Jy loop die LM op alle beskikbare data by elke stap. Jy het om te her-bereken die gewigte vir die hele tyd reeks by elke stap. Dit is aan jou om te kom met 'n gewig skema wat sin maak vir jou. Kies 'n verval faktor (0,1, noem dit lambda. Jou gewig skema is lambda (NT), waar n die lengte van jou reeks en t is die waarneming getal. As jy 'n tydreeks het met 'n 100 punte, die eerste .. gewig sou lambda100 wees, en die laaste gewig sou lambda1 laer waardes van lambda plek meer gewig op onlangse kommentaar oor Do, 5 Januarie 2012 by 10:40, Michael lthidden e GT geskryf: GT GT GT Hier is 'n voorbeeld van hierdie skakel: GT GT GT stats. stackexchange / vrae / 9931 / eksponensieel-geweegde bewegende-lineêre regressie-gt gt Ek is nie seker dit is die beste oplossing GT GT As jy dink van die eksponensiële bewegende gemiddelde van volatiliteit (risiko. statistieke GT standaard), wat meer elegante). GT GT RGT x LT 01:10 gemiddelde hiervan is 5.5 GT RGT lm (x 1) regressie op konstante bere beteken GT GT Call: GT lm (formule x 1, weights0.9 (ev (10,1, deur-1 ))) gt gt Call: GT lm (formule x 1, gewigte 0.9 (ev (10, 1, met -1))) gt gt toegepas: GT (Intercept) GT 6.35 GT GT rGT GT GT GT GT Op Do, Jan 5, 2012 om 09:37, Michael lthidden e GT geskryf: GT gtgt Wat ek is op soek na 'n soort van quotexponential bewegende gemiddelde lineêre gtgt regressionquot. gtgt gtgt In 'n tipiese lineêre regressie, deel ons die tydreeks in koffers. gtgt gtgt Byvoorbeeld, loop ons lineêre regressie op die volgende stamme van tyd gtgt reeks data (venster grootte K): gtgt gtgt 1. K, gtgt 2. (K1), gtgt 3. (K2), gtgt. gtgt. gtgt (N-K1). N gtgt ---------------- gtgt gtgt Is jy sê dat ek die eksponensieel geweeg lineêre gtgt regressie kan gebruik op die tydreeks as data beskikbaar gtgt gtgt geword 1. K, gtgt 1. (K1), gtgt 1. (K2), gtgt 1. (K3), gtgt. gtgt. gtgt 1. N gtgt gtgt Dan elke keer wat my quotexponentially decayingquot gewigte gtgt gtgt ---------------- gtgt gtgt Thanks a lot gtgt Op Do, 5 Januarie 2012 op 9 moet wees: 22 AM, Zachary Mayer lthidden e gtwrote: gtgt gtgtgt Im jy nie volgende. Wat is jou bedoeling met kwota verdeel stam van dataquot gtgtgt Sover ek weet, LM en GLM sal soveel data te neem as jy dit gee, gtgtgt totdat jy uit geheue uit te voer. Hoekom nie die LM op die hele tyd reeks gtgtgt gtgtgt hardloop Miskien kan jy 'n reproduceerbare voorbeeld plaas, sodat ons kan sien wat jy gtgtgt probeer om te doen. gtgtgt gtgtgt gtgtgt Op Do, 5 Januarie 2012 by 10:16, Michael lthidden e GT geskryf: gtgtgt gtgtgtgt gtgtgtgt Dankie Zach. gtgtgtgt gtgtgtgt Die probleem met hierdie funksies (bv lm of GLM met gewigte argument) gtgtgtgt is dat hulle doen dit nog steeds op 'n verdeelde romp van data. maw blok vir blok, gtgtgtgt nie die hele tyd reeks. gtgtgtgt gtgtgtgt As ons dink oor die eksponensiële bewegende gemiddelde skatting van wisselvalligheid gtgtgtgt met 'n verval faktor Lamda, dit is eintlik op die hele tyd reeks. nie gtgtgtgt verdeel stam van data. gtgtgtgt Enige gedagtes gtgtgtgt gtgtgtgt Op Do, 5 Januarie 2012 by 08:40, Zachary Mayer lthidden e gtwrote: gtgtgtgt gtgtgtgtgt Hi Michael, gtgtgtgtgt gtgtgtgtgt R het baie funksies vir eksponensiële gladstryking. etsltrgm2.lab. nig. ac. jp/RGM2/funcrdidforecast:forecast. ets GT in gtgtgtgtgt die voorspelling packageltcran. r-project. org/web/packages/forecast/index GT is gtgtgtgtgt veral nuttig. Daarbenewens het baie modelle in R (insluitend LM en GLM) gtgtgtgtgt 'n gewigte argument. Jy kan kom met 'n gewig skema wat jy gtgtgtgtgt wens, en gee dit aan jou model as 'n gewigte argument. gtgtgtgtgt gtgtgtgtgt Daar kan meer nuttig verwysings op die CRAN time-reeks taak viewltcran. r-project. org/web/views/TimeSeries GT gtgtgtgtgt. gtgtgtgtgt gtgtgtgtgt groete, gtgtgtgtgt gtgtgtgtgt Zach gtgtgtgtgt gtgtgtgtgt Op Do, 5 Januarie 2012 by 09:30, Michael lthidden e gtwrote: gtgtgtgtgt gtgtgtgtgtgt Hi almal, Happy New Year gtgtgtgtgtgt gtgtgtgtgtgt Is daar 'n funksie vir eksponensieel geweegde lineêre regressie in R gtgtgtgtgtgt gtgtgtgtgtgt gewoonlik, 'n lineêre regressie is op 'n stam van data. gtgtgtgtgtgt gtgtgtgtgtgt En as ek lineêre regressie te voer op tydreekse, ek deel die tyd gtgtgtgtgtgt reeks gtgtgtgtgtgt in quotoverlapped / rollingquot vensters en hardloop lineêre regressie op elke gtgtgtgtgtgt rollende gtgtgtgtgtgt stuk van data. gtgtgtgtgtgt gtgtgtgtgtgt Is daar 'n manier om die rollende lineêre regressie op die heeltyd gtgtgtgtgtgt reeks omskep in 'n eksponensieel geweegde een, naamlik die gebruik van 'n verval faktor gtgtgtgtgtgt lambda gtgtgtgtgtgt meer gewigte aan die nuwer waarnemings. gtgtgtgtgtgt gtgtgtgtgtgt Is daar pakkette in R wat kan doen wat gtgtgtgtgtgt gtgtgtgtgtgt Thanks a lot gtgtgtgtgtgt gtgtgtgtgtgt alternatiewe HTML-weergawe verwyder gtgtgtgtgtgt gtgtgtgtgtgt gtgtgtgtgtgt verborge e-pos poslys gtgtgtgtgtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance gtgtgtgtgtgt - Subscriber - plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. gtgtgtgtgtgt - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R gtgtgtgtgtgt vrae moet gaan. gtgtgtgtgtgt gtgtgtgtgt gtgtgtgtgt gtgtgtgt gtgtgt gtgt GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder verborge e-pos poslys stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance --intekenaar plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R vrae moet gaan. In antwoord op hierdie pos deur Riccardo VISCA Goed daar is 'n Kalma filter pakket in R. Maar ek is nie seker yt BT Xt-1 BT c BT-1 is die Kalman filter Op Do, 5 Januarie 2012 by 09:44, Riccardo VISCA lthidden e gtwrote: GT Ek dink jy moet 'n tyd wat wissel parameter model gebruik (kyk na DLM GT-pakket) of as jy nie tyd om te leer probeer om die voorspellers glad GT eerste dan loop die rollende venster regressie miskien robustified het. GT GT As jy die Kalman filter gebruik gebruik 'n AR (1) vir die parameter in die staat GT vergelyking soos GT GT yt BT Xt-1 GT BT c BT-1 gt gt c sal die smoothing doen (dit is jou (1- lambda)) gt gt van my oogpunt is daar geen goedkoop en vuil oplossing vir hierdie probleem. GT GT GT GT ------------------------------ GT Da: Zachary Mayer lthidden e GT GT A: Michael lthidden e GT GT cc: r-sig-finansiering lthidden e GT GT Inviato: Gioved 5 gennaio 2012 15:22 GT Oggetto: Re: R-SIG-Finansies eksponensieel geweegde lineêre regressie GT GT Im jy nie volgende. Wat is jou bedoeling met kwota verdeel stam van dataquot Soos GT Sover ek weet, LM en GLM sal soveel data te neem as jy hulle te gee, totdat GT julle uit geheue uit te voer. Hoekom nie die LM op die hele tyd reeks GT GT hardloop Miskien kan jy 'n reproduceerbare voorbeeld plaas, sodat ons kan sien wat jy GT probeer om te doen. GT GT Op Do, 5 Januarie 2012 by 10:16, Michael lthidden e GT geskryf: GT GT GT GT GT Dankie Zach. GT GT GT GT Die probleem met hierdie funksies (bv lm of GLM met gewigte argument) GT is gt gt wat hulle doen dit nog steeds op 'n verdeelde romp van data. maw blok vir blok, GT GT nie die hele tyd reeks. GT GT GT GT As ons dink oor die eksponensiële bewegende gemiddelde skatting van wisselvalligheid GT GT met 'n verval faktor Lamda, dit is eintlik op die hele tyd reeks. nie gt gt verdeel stam van data. GT GT Enige gedagtes GT GT GT GT Op Do, 5 Januarie 2012 by 08:40, Zachary Mayer lthidden e GT gtwrote: GT GT GT gtgt Hi Michael, GT gtgt GT gtgt R het baie funksies vir eksponensiële gladstryking. etslt GT rgm2.lab. nig. ac. jp/RGM2/funcrdidforecast:forecast. ets GT in GT gtgt die voorspelling packagelt GT cran. r-project. org/web/packages/forecast/index GT GT GT gtgt veral nuttig. Daarbenewens het baie modelle in R (insluitend LM en GT GLM) GT gtgt 'n gewigte argument. Jy kan kom met 'n gewig skema wat jy GT gtgt wens, en gee dit aan jou model as 'n gewigte argument. GT gtgt GT gtgt Daar kan meer nuttig verwysings op die CRAN time-reeks taak viewlt GT cran. r-project. org/web/views/TimeSeries GT GT GT gtgt. GT gtgt GT gtgt groete, GT gtgt GT gtgt Zach GT gtgt GT gtgt Op Do, 5 Januarie 2012 by 09:30, Michael lthidden e GT geskryf: GT gtgt GT gtgtgt Hi almal, Happy New Year GT gtgtgt GT gtgtgt Is daar 'n funksie vir eksponensieel geweegde lineêre regressie in R GT gtgtgt GT gtgtgt Gewoonlik, 'n lineêre regressie is op 'n stam van data. GT gtgtgt GT gtgtgt En as ek lineêre regressie te voer op tydreekse, ek deel die tydreeks GT gtgtgt in quotoverlapped / rollingquot vensters en hardloop lineêre regressie op elke GT gtgtgt rollende GT gtgtgt stuk van data. GT gtgtgt GT gtgtgt Is daar 'n manier om die rollende lineêre regressie op die heeltyd GT gtgtgt reeks omskep in 'n eksponensieel geweeg een, naamlik die gebruik van 'n verval faktor GT gtgtgt lambda GT gtgtgt meer gewigte aan die nuwer waarnemings. GT gtgtgt GT gtgtgt Is daar pakkette in R wat dit GT gtgtgt GT gtgtgt Dankie GT gtgtgt GT gtgtgt alternatiewe HTML-weergawe verwyder GT gtgtgt GT gtgtgt GT gtgtgt verborge e-pos poslys GT gtgtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/ kan doen 'n baie R-sig-finansiering GT gtgtgt - intekenaar-plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. GT gtgtgt - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R vrae GT gtgtgt moet gaan. GT gtgtgt GT gtgt GT gtgt GT GT GT GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder GT GT GT verborge e-pos poslys GT stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance GT - intekenaar-plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. GT - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R vrae GT moet gaan. GT GT GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder verborge e-pos poslys stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance - intekenaar-plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R vrae moet gaan. Maak hierdie post in Boom vertoning Verslag inhoud as inappropriate Re: eksponensieel geweegde lineêre regressie In antwoord op hierdie pos deur Riccardo VISCA Dit lyk asof dit kan wees maklik opgelos met behulp van rollApply of period. apply en lm met eksponensieel afneem gewigte (in die w opsie) . BTW, is regressie op eksponensieel geweegde data dikwels genoem quotdiscounted minste squaresquot en is wat ek 'n quotpoor mansquot Kalman filter sou noem. Om die waarheid te was daar 'n paar artikels in die ingenieurswese literatuur wat toon dat afslag kleinste kwadrate is gelykstaande aan 'n sekere tipe gefiltreer geskat uit 'n toestand ruimte regressiemodel met tyd wissel parameters is. Ive gebruikte afslag kleinste kwadrate vir die modellering hedge fund data en gevind dat dit baie mooi werk. Ook, kan die tyd wat wissel parameter state-ruimte model goed te werk met 'n paar verklarende veranderlikes (1 of 2), maar dit is dikwels nie goed presteer as daar is baie (sê 5 voorspellers). Vir elke regressie parameter, jy het 'n AR (1) glad parameter plus 'n oorgang vergelyking foutterm skat. Met baie voorspellers, jy loop in numeriese stabiliteit probleme baie vinnig en die waarskynlikheid funksie kan baie plaaslike minima het. Om hierdie rede, afslag kleinste kwadrate is 'n aantreklike alternatief. Ten slotte, is dit baie moeilik om modelseleksie te doen met die staat ruimte Kalman filter. Hoe kies jy die veranderlikes aan die regressievergelyking ek nie gesien het nie enige iemand 'n sistematiese studie van model seleksie te doen in die tyd wat wissel parameter modelle in te voer. Miskien is dit waar 'n Bayesiaanse benadering nuttig kan wees. Dit is 'n belangrike maar verwaarloosde onderwerp. Ek sal bly wees is iemand my verwys na 'n bietjie navorsing oor hierdie onderwerp. Eric Zivot Robert Richards gesit Professor van Ekonomie en Direkteur van Outreach Adjunct Professor van Finansies Adjunct Professor van Statistiek Adjunct Professor van Toegepaste Wiskunde Departement Ekonomie Box 353330 e-pos: versteek e-pos Universiteit van Washington telefoon: 206-543-6715 Seattle, WA 98195-3330 www: faculty. washington. edu/ezivot ----- Original Message ----- From: verborge e-pos mailto: verborge e-pos namens Van Riccardo VISCA gestuur: Donderdag Januarie 5, 2012 07:44 Aan: Zachary Mayer Michael Cc: r-sig-finansiering Onderwerp: Re: R-SIG-Finansies eksponensieel geweeg lineêre regressie Ek dink jy moet 'n slag gebruik verskillende parameter model (kyk na DLM pakket) of as jy nie tyd om te leer probeer om die gladde het voorspellers eerste dan loop die rollende venster regressie miskien robustified. As jy gebruik maak van die Kalman filter gebruik 'n AR (1) vir die parameter in die toestandsvergelyking soos yt BT Xt-1 BT c BT-1 c sal die smoothing doen (dit is jou (1-lambda)) gtFrom my oogpunt daar is geen goedkoop en vuil oplossing vir hierdie probleem. Da: Zachary Mayer lthidden e GT A: Michael lthidden e GT Cc: r-sig-finansiering lthidden e GT Inviato: Giovedl 5 gennaio 2012 15:22 Oggetto: Re: R-SIG-Finansies eksponensieel geweegde lineêre regressie Im jy nie volgende. Wat is jou bedoeling met kwota verdeel stam van dataquot Sover ek weet, LM en GLM sal soveel data te neem as jy hulle te gee, totdat jy uit geheue uit te voer. Hoekom nie die LM op die hele tyd reeks hardloop Miskien kan jy plaas 'n reproduceerbare byvoorbeeld, so ons kan sien wat jy probeer om te doen. Op Do, 5 Januarie 2012 by 10:16, Michael lthidden e GT geskryf: GT GT Dankie Zach. GT GT Die probleem met hierdie funksies (bv lm of GLM met gewigte GT argument) is dat hulle doen dit nog steeds op 'n verdeelde romp van data. maw GT blok vir blok, nie die hele tyd reeks. GT GT As ons dink oor die eksponensiële bewegende gemiddelde skatting van GT wisselvalligheid met 'n verval faktor Lamda, dit is eintlik op die heeltyd GT-reeks. nie verdeel stam van data. GT Enige gedagtes GT GT Op Do, 5 Januarie 2012 by 08:40, Zachary Mayer lthidden e gtwrote: GT gtgt Hi Michael, gtgt gtgt R het baie funksies vir eksponensiële gladstryking. gtgt etsltrgm2.lab. nig. ac. jp/RGM2/funcrdidforecast:forecast. e gtgt tsgt in die vooruitsig gtgt packageltcran. r-project. org/web/packages/forecast/index GT gtgt is veral nuttig. Daarbenewens het baie modelle in R (insluitend LM en GLM) het 'n gewigte argument. Jy kan kom met 'n gewig skema wat jy wil, en gee dit aan jou model as 'n gewigte argument. elided Yahoo spam gtgtgt gtgtgt Is daar 'n funksie vir eksponensieel geweegde lineêre regressie in R gtgtgt gtgtgt Gewoonlik, 'n lineêre regressie is op 'n stam van data. gtgtgt gtgtgt En as ek lineêre regressie te voer op tydreekse, ek deel die tyd gtgtgt reeks in quotoverlapped / rollingquot vensters en hardloop lineêre regressie gtgtgt op elke rollende stuk van data. gtgtgt gtgtgt Is daar 'n manier om die rollende lineêre regressie op die hele gtgtgt tydreeks te omskep in 'n eksponensieel geweegde een, naamlik die gebruik van 'n verval gtgtgt faktor lambda meer gewigte aan die nuwer waarnemings. gtgtgt gtgtgt Is daar pakkette in R wat kan doen wat gtgtgt gtgtgt Thanks a lot gtgtgt gtgtgt alternatiewe HTML-weergawe verwyder gtgtgt gtgtgt gtgtgt verborge e-pos poslys gtgtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance gtgtgt - Subscriber - plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. gtgtgt - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R gtgtgt vrae moet gaan. gtgtgt gtgt gtgt GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder verborge e-pos poslys stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance - intekenaar-plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R vrae moet gaan. alternatiewe HTML-weergawe verwyder verborge e-pos poslys stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance --intekenaar plaas net. As jy wil om te post, skryf eers. - Let ook daarop dat dit nie die r-hulp lys waar algemene R vrae moet gaan. Interessante In hierdie quotdiscounted LS-model, hoe 'n mens kies die eksponensieel verrottende gewigte en dan ook nog die venster-grootte vir rollende vensters. So nou het jy twee parameters. Oorspronklik het ek gedink van die gebruik van eksponensiële EMO tipe benadering tot die grootte venster te verwyder. en slegs een parameter die Lamda - die verval parameter. Op Maandag, 9 Januarie 2012 by 05:00, Eric Zivot lthidden e GT geskryf: GT Dit lyk asof hierdie maklik opgelos kan word met behulp van rollApply of period. apply en GT lm met eksponensieel afneem gewigte (in die w opsie). BTW, regressie GT op eksponensieel geweegde data is dikwels genoem quotdiscounted minste squaresquot GT en is wat ek 'n quotpoor mansquot Kalman filter sou noem. In werklikheid is daar is GT 'n paar artikels in die ingenieurswese literatuur wat toon dat afslag GT kleinste kwadrate is gelykstaande aan 'n sekere tipe gefiltreer geskat van 'n GT staat ruimte regressiemodel met tyd wissel parameters is. Ive gebruik GT afslag kleinste kwadrate vir die modellering hedge fund data en gevind dat dit GT baie mooi werk. Ook, kan die tyd wat wissel parameter state-ruimte model GT goed te werk met 'n paar verklarende veranderlikes (1 of 2), maar dit dikwels nie GT voer GT goed as daar is baie (sê 5 voorspellers). Vir elke regressie parameter, GT jy 'n AR (1) glad parameter plus 'n oorgang GT vergelyking GT foutterm skat. Met baie voorspellers, jy loop in numeriese stabiliteit probleme GT baie vinnig en die waarskynlikheid funksie kan baie plaaslike minima het. Vir GT hierdie rede, afslag kleinste kwadrate is 'n aantreklike alternatief. GT slotte, GT is dit baie moeilik om modelseleksie te doen met die staat ruimte Kalman GT filter. Hoe kies jy die veranderlikes aan die regressievergelyking Ek GT nie gesien het iemand 'n sistematiese studie van model seleksie te doen in die tyd GT wisselende parameter modelle in te voer. Miskien is dit waar 'n Bayesiaanse benadering GT nuttig kan wees. Dit is 'n belangrike maar verwaarloosde onderwerp. Ek sal bly wees is GT iemand daarop dat ek 'n bietjie navorsing oor hierdie onderwerp. GT GT GT Eric Zivot GT Robert Richards gesit Professor van Ekonomie en Direkteur van Outreach GT Adjunct Professor van Finansies GT Adjunct Professor van Statistiek GT Adjunct Professor van Toegepaste Wiskunde GT Departement Ekonomie GT Box 353330 e-pos: versteek e GT Universiteit van Washington telefoon: 206 -543-6715 GT Seattle, WA 98195-3330 GT www: faculty. washington. edu/ezivot GT GT GT GT GT ----- Original Message ----- GT From: verborge e-pos GT mailto: verborge e-pos namens van Riccardo VISCA GT gestuur: Donderdag Januarie 5, 2012 07:44 GT Aan: Zachary Mayer Michael GT Cc: r-sig-finansiering GT Onderwerp: Re: R-SIG-Finansies eksponensieel geweegde lineêre regressie GT GT Ek dink jy moet gebruik 'n tyd wat wissel parameter model (kyk na DLM pakket) GT of as jy nie tyd om te leer probeer om die voorspellers glad eerste dan GT die rollende venster regressie miskien robustified hardloop het. GT GT As jy die Kalman filter gebruik gebruik 'n AR (1) vir die parameter in die staat GT vergelyking soos GT GT yt BT Xt-1 GT BT c BT-1 gt gt c sal die smoothing doen (dit is jou (1- lambda)) gt gt van my oogpunt is daar geen goedkoop en vuil oplossing vir hierdie probleem.