Modello autoregressivo: caratteristiche, processo e da asporto

La previsione futura spesso richiede una base tecnica. Nel mondo pratico, gli analisti prevedono i valori futuri in base ai valori passati di una merce o all'andamento del mercato. In un modello statistico, viene definito autoregressivo se è in grado di prevedere valori futuri dati una serie di dati fattuali di valori passati.

Ad esempio, un modello autoregressivo potrebbe essere coinvolto per ricavare un prezzo di un'azione in futuro, in base alla sua performance passata. Gli analisti utilizzano solo i dati passati come input per modellare il comportamento.

Pertanto, nel nome autoregressivo viene utilizzato il prefisso “auto” (dal greco “sé”). I modelli AR sono anche denominati modelli condizionali, modelli di transizione o modelli Markov.

Informazioni sul modello autoregressivo (AR).

In statistica, econometria o persino elaborazione di immagini, il modello autoregressivo (AR) è considerato un tipo di processo casuale. Significato, è usato per illustrare le statistiche di una serie di eventi definiti variabili nel tempo in natura, economia, ecc.

In pratica, nelle serie temporali, si osservano somiglianze tra valori passati e presenti. Ciò implica la portata dell'autocorrelazione all'interno di tali dati. Ad esempio, conoscendo il prezzo delle azioni oggi, possiamo spesso fare una previsione approssimativa sulla sua valutazione domani. Questo indica la correlazione, l'aspetto su cui si basa il modello autoregressivo.

Il modello autoregressivo (AR) è uno dei modelli di previsione basati su metodi di regressione. I modelli di regressione multipla prevederanno una variabile utilizzando una combinazione lineare di predittori; mentre il modello autoregressivo utilizza una combinazione di valori passati che la variabile possiede. A differenza dei modelli Autoregressive Distributed Lag (ADL), i modelli AR si basano su correlazioni seriali tra le entità in una serie temporale.

Pertanto, l'autoregressione (AR) è un modello di serie temporali. Il modello autoregressivo ha lo scopo di prevedere i valori futuri in base ai valori degli eventi passati. Utilizza i dati di input dalle osservazioni dei passaggi precedenti e l'utilizzo dell'equazione di regressione prevede il valore nel passaggio temporale successivo. Questo modello può portare a previsioni accurate su una serie di problemi di serie temporali.

Viene comunemente utilizzato l'algoritmo basato sulle correlazioni (correlazione seriale) derivate all'interno dei valori in una determinata serie temporale e sui valori che li guidano e li seguono. L'ipotesi che i valori passati influiscano sui valori attuali rende la tecnica statistica utile per analizzare la natura, come il tempo, la finanza, ad esempio l'economia, e altri processi soggetti a variazioni nel tempo.

Leggi: Modello di regressione lineare

Le caratteristiche più importanti

• I modelli autoregressivi aiutano a prevedere i valori futuri in base ai valori passati.
• I modelli autoregressivi vengono utilizzati nell'analisi tecnica per prevedere le tendenze future.
• I modelli autoregressivi si basano sulla teoria che il futuro assomiglierà al passato.
• I dati delle serie temporali sono dati raccolti sulla stessa unità di osservazione in più periodi.

La previsione è soggetta a condizioni volatili, come un rapido aumento tecnologico o, nel caso di dominio finanziario, condizioni di mercato influenzate da crisi finanziarie, ecc.

Il processo AR

Il processo è una regressione lineare. È la regressione dei dati all'interno della serie corrente di linee temporali rispetto ai valori del passato uno o multipli nella stessa serie.

Nell'analisi di regressione, di solito nella regressione lineare "regolare", il valore della variabile di risultato (Y) ad un certo punto "t" nel tempo rimane direttamente correlato alla variabile predittiva (X).

Qui, la regressione lineare semplice ei modelli AR differiscono nel modo in cui Y rimane dipendente da X e anche dai valori precedenti per Y. L'analisi di correlazione è una tecnica utilizzata per quantificare le associazioni tra due variabili continue.

Il processo AR è uno dei processi stocastici. Secondo la teoria della probabilità, ha gradi di incertezza o, in una certa misura, indotto dalla casualità. La casualità implica che potresti prevedere facilmente le tendenze future, ben all'interno dell'insieme storico di dati. Ma non sei mai preciso al cento per cento.

Il processo di solito richiede approssimazione e "abbastanza vicino" per poter fare affidamento nella maggior parte degli eventi.

AR da asporto

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