Model Autoregressive: Fitur, Proses & Takeaway

Prediksi masa depan seringkali membutuhkan dasar teknis. Dalam dunia praktis, analis memprediksi nilai masa depan berdasarkan nilai masa lalu dari suatu komoditas atau tren di pasar. Dalam model statistik, disebut autoregressive jika mampu memprediksi nilai masa depan yang diberikan serangkaian data faktual nilai masa lalu.

Misalnya, model autoregresif mungkin digunakan untuk menurunkan harga saham di masa depan, berdasarkan kinerjanya di masa lalu. Analis hanya menggunakan data masa lalu sebagai masukan untuk memodelkan perilaku.

Oleh karena itu, awalan "auto" (arti Yunani, "diri") digunakan dalam nama autoregressive. Model AR juga disebut model kondisional, model transisi, atau model Markov.

Tentang Model Autoregressive (AR)

Dalam statistik, ekonometrika, atau bahkan pemrosesan gambar, model autoregressive (AR) dianggap sebagai jenis proses acak. Artinya, ini digunakan untuk menggambarkan statistik dari serangkaian peristiwa yang bervariasi waktu tertentu di alam, ekonomi, dll.

Praktis, dalam deret waktu, kesamaan antara nilai masa lalu dan masa kini diamati. Ini menyiratkan ruang lingkup autokorelasi dalam data tersebut. Misalnya, dengan mengetahui harga saham hari ini, kita sering dapat membuat perkiraan kasar tentang penilaiannya besok. Ini menunjukkan korelasi, aspek yang menjadi dasar model autoregressive.

Model Autoregressive (AR) merupakan salah satu model peramalan yang dibangun di atas metode regresi. Model regresi berganda akan meramalkan variabel menggunakan kombinasi linear dari prediktor; sedangkan model autoregressive menggunakan kombinasi nilai masa lalu yang dimiliki variabel. Tidak seperti model Autoregressive Distributed Lag (ADL), model AR didasarkan pada korelasi serial antara entitas dalam deret waktu.

Oleh karena itu, Autoregression (AR) adalah model deret waktu. Model autoregressive dimaksudkan untuk memprediksi nilai-nilai masa depan berdasarkan nilai-nilai dalam peristiwa masa lalu. Ini menggunakan data input dari pengamatan langkah-langkah sebelumnya, dan menggunakan persamaan regresi memprediksi nilai pada langkah waktu berikutnya. Model ini dapat menghasilkan prakiraan yang akurat pada berbagai masalah deret waktu.

Ini biasanya menggunakan algoritme berdasarkan korelasi (korelasi serial) yang diturunkan dalam nilai-nilai dalam deret waktu tertentu dan nilai-nilai yang memimpin dan menggantikannya. Hipotesis bahwa nilai-nilai masa lalu mempengaruhi nilai-nilai saat ini membuat teknik statistik berguna untuk menganalisis alam, seperti cuaca, keuangan, misalnya ekonomi, dan proses-proses lain yang berubah-ubah dari waktu ke waktu.

Baca: Model Regresi Linier

Fitur yang menonjol

• Model autoregressive membantu memprediksi nilai masa depan berdasarkan nilai masa lalu.
• Model autoregressive digunakan dalam analisis teknis untuk meramalkan tren masa depan.
• Model autoregressive didasarkan pada teori bahwa masa depan akan menyerupai masa lalu.
• Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan pada unit pengamatan yang sama pada beberapa periode.

Prediksi tersebut tunduk pada kondisi yang mudah berubah, seperti lonjakan teknologi yang cepat, atau dalam kasus domain keuangan, kondisi pasar yang dipengaruhi oleh krisis keuangan, dll.

Proses AR

Prosesnya adalah regresi linier. Ini adalah regresi data dalam rangkaian garis waktu saat ini versus nilai dari satu atau beberapa masa lalu dalam rangkaian yang sama.

Dalam analisis regresi, biasanya dalam regresi linier “reguler”, nilai variabel hasil (Y) pada beberapa titik “t” dalam waktu, tetap berhubungan langsung dengan variabel prediktor (X).

Di sini, regresi linier sederhana dan model AR berbeda dalam cara Y tetap bergantung pada X dan juga pada nilai sebelumnya untuk Y. Analisis korelasi adalah teknik yang digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel kontinu.

Proses AR merupakan salah satu proses stokastik. Sesuai teori probabilitas, ia memiliki tingkat ketidakpastian atau batas tertentu, keacakan yang diinduksi. Keacakan menyiratkan Anda dapat memprediksi tren masa depan dengan mudah, baik dalam kumpulan data historis. Tapi Anda tidak pernah menjadi satu persen pun akurat.

Prosesnya biasanya membutuhkan pendekatan dan "cukup dekat" untuk diandalkan di sebagian besar acara.

AR Takeaway

Analis di industri sering menantikan teknik statistik dalam ramalan dan prediksi. Pembelajaran terkait model Autoregressive (AR) selalu membantu analis profesional mengambil proyek Ilmu Data dan Analisis Data dengan percaya diri. Kursus pelatihan dalam subjek, oleh penyedia seperti upGrad, membantu mengambil perjalanan ke depan. Brand upGrad adalah platform pendidikan tinggi online yang menyediakan berbagai macam program yang relevan dengan industri yang siap untuk memimpin kesuksesan profesional Anda.

Apa selanjutnya?

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Diploma PG IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1- on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.

Pelajari kursus ilmu data online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.