Autoregressives Modell: Funktionen, Prozess und Erkenntnisse

Zukunftsprognosen erfordern oft eine technische Grundlage. In der praktischen Welt prognostizieren Analysten zukünftige Werte auf der Grundlage vergangener Werte eines Rohstoffs oder Markttrends. In einem statistischen Modell wird es als autoregressiv bezeichnet, wenn es in der Lage ist, zukünftige Werte anhand einer Reihe von Tatsachendaten vergangener Werte vorherzusagen.

Beispielsweise könnte ein autoregressives Modell verwendet werden, um einen Aktienkurs in der Zukunft auf der Grundlage seiner vergangenen Wertentwicklung abzuleiten. Analysten verwenden nur vergangene Daten als Input, um das Verhalten zu modellieren.

Daher wird das Präfix „auto“ (die griechische Bedeutung „selbst“) im Namen autoregressiv verwendet. AR-Modelle werden auch bedingte Modelle, Übergangsmodelle oder Markov-Modelle genannt.

Über das autoregressive (AR) Modell

In der Statistik, Ökonometrie oder auch Bildverarbeitung gilt das autoregressive (AR) Modell als eine Art Zufallsprozess. Das heißt, es wird verwendet, um Statistiken einer Reihe bestimmter zeitlich veränderlicher Ereignisse in der Natur, Wirtschaft usw. zu veranschaulichen.

In der Praxis werden in Zeitreihen Ähnlichkeiten zwischen Vergangenheits- und Gegenwartswerten beobachtet. Dies impliziert den Umfang der Autokorrelation innerhalb solcher Daten. Wenn wir zum Beispiel den Aktienkurs heute kennen, können wir oft eine grobe Prognose über seine Bewertung von morgen abgeben. Dies zeigt die Korrelation an, den Aspekt, auf dem das autoregressive Modell basiert.

Das Autoregressive (AR)-Modell ist eines der Prognosemodelle, das auf Regressionsmethoden basiert. Die multiplen Regressionsmodelle prognostizieren eine Variable unter Verwendung einer linearen Kombination von Prädiktoren; während das autoregressive Modell eine Kombination vergangener Werte verwendet, die die Variable besitzt. Im Gegensatz zu ADL-Modellen (Autoregressive Distributed Lag) basieren die AR-Modelle auf seriellen Korrelationen zwischen den Entitäten in einer Zeitreihe.

Daher ist die Autoregression (AR) ein Zeitreihenmodell. Das autoregressive Modell soll zukünftige Werte basierend auf den Werten in vergangenen Ereignissen vorhersagen. Es verwendet Eingabedaten aus Beobachtungen vorheriger Schritte und sagt mithilfe der Regressionsgleichung den Wert beim nächsten Zeitschritt voraus. Dieses Modell kann zu genauen Vorhersagen für eine Reihe von Zeitreihenproblemen führen.

Es verwendet üblicherweise den Algorithmus, der auf den Korrelationen (serielle Korrelation) basiert, die innerhalb der Werte in einer bestimmten Zeitreihe und den Werten, die ihnen vorangehen und folgen, abgeleitet werden. Die Hypothese, dass die vergangenen Werte aktuelle Werte beeinflussen, macht die statistische Technik nützlich für die Analyse der Natur, wie z. B. des Wetters, der Finanzen, z. B. der Wirtschaft, und anderer Prozesse, die zeitlichen Schwankungen unterliegen.

Lesen Sie: Lineares Regressionsmodell

Hauptmerkmale

• Autoregressive Modelle helfen, zukünftige Werte basierend auf vergangenen Werten vorherzusagen.
• Autoregressive Modelle werden in der technischen Analyse verwendet, um zukünftige Trends vorherzusagen.
• Autoregressive Modelle basieren auf der Theorie, dass die Zukunft der Vergangenheit ähneln wird.
• Zeitreihendaten sind Daten, die in mehreren Perioden auf derselben Beobachtungseinheit erhoben werden.

Die Vorhersage unterliegt volatilen Bedingungen, wie z. B. einem schnellen technologischen Aufschwung oder im Fall des Finanzbereichs den durch Finanzkrisen beeinflussten Marktbedingungen usw.

Der AR-Prozess

Der Prozess ist eine lineare Regression. Es ist die Regression der Daten innerhalb der aktuellen Reihe von Zeitachsen im Vergleich zu Werten der Vergangenheit oder mehrerer in derselben Reihe.

Bei der Regressionsanalyse, normalerweise bei der „normalen“ linearen Regression, bleibt der Wert der Ergebnisvariablen (Y) zu einem bestimmten Zeitpunkt „t“ in direktem Zusammenhang mit der Prädiktorvariablen (X).

Hier unterscheiden sich die einfache lineare Regression und die AR-Modelle in der Art und Weise, wie Y von X und auch von den vorherigen Werten für Y abhängig bleibt. Die Korrelationsanalyse ist eine Technik, die verwendet wird, um die Zusammenhänge zwischen zwei kontinuierlichen Variablen zu quantifizieren.

Der AR-Prozess gehört zu den stochastischen Prozessen. Gemäß der Wahrscheinlichkeitstheorie hat es ein gewisses Maß an Unsicherheit oder ein gewisses Maß an Zufälligkeit. Die Zufälligkeit impliziert, dass Sie zukünftige Trends leicht vorhersagen können, auch innerhalb des historischen Datensatzes. Aber Sie sind nie auf ein Prozent genau.

Der Prozess erfordert normalerweise eine Annäherung und ist „nah genug“, um sich bei den meisten Ereignissen darauf verlassen zu können.

AR-Imbiss

Analysten in der Branche freuen sich oft auf statistische Techniken für Prognosen und Vorhersagen. Das autoregressive (AR) modellbezogene Lernen hilft professionellen Analysten immer dabei, Data Science- und Datenanalyseprojekte souverän anzugehen. Auf dem Weg dorthin helfen die Schulungen zum Thema von Anbietern wie upGrad. Die Marke upGrad ist eine Online-Plattform für Hochschulbildung, die eine große Auswahl an branchenrelevanten Programmen bietet, die bereit sind, Ihren beruflichen Erfolg zu fördern.

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