Modelos De Modelo Móvel Autoregressivo Generalizado

Numérico. Comprimento da etapa, e. 0,5 significa meia-passos. Esta função baseia-se fortemente em Benjamin et al. (1998). Veja também Benjamin et al. (2003). Os modelos GARMA estendem o modelo ARMA da série temporal às respostas generalizadas na família exponencial, p. Contas de Poisson, respostas binárias. Atualmente, esta função só pode atender respostas contínuas, contábeis e binárias. As possíveis funções de link fornecidas no argumento do link refletem isso e o usuário deve escolher um link apropriado. O modelo GARMA (p, q) é definido primeiro tendo uma resposta pertencente à família exponencial f (ytDt) exp (yt thetat-b (thetat)) (phi At) c (yt, phi At) onde thetat e phi são Os parâmetros canônicos e de escala, respectivamente, e At são conhecidos pesos anteriores. O mutE médio (YtDt) b (thetat) está relacionado ao elemento preditor linear pela função de ligação g. Aqui, Dt é o conjunto de informações anterior. Em segundo lugar, o modelo GARMA (p, q) é definido por g (mut) etat xtT soma beta p phik (g (y) - x T beta) soma q thetak (g (y) - eta). Vetores de parâmetros beta. Phi e theta são estimados pela máxima verossimilhança. Um objeto de classe vglmff (veja vglmff-class). O objeto é usado por funções de modelagem, como vglm. Esta função da família VGAM não é padrão na medida em que o modelo precisa de coação para entrar na estrutura do VGLM. É necessário um código especial para executá-lo. Uma conseqüência é que algumas funções de métodos podem dar resultados errados quando aplicados ao objeto ajustado. Esta função não é polida e requer muitas melhorias. Em particular, a inicialização é bastante pobre e deve ser melhorada. Uma quantidade limitada de experiência mostrou que a meia-formação é muitas vezes necessária para a convergência, portanto, não é recomendável escolher o crit. Coef. A superdispersão não é tratada. Para respostas binomiais, atualmente é melhor inserir um vetor de 1s e 0s em vez do cbind (sucessos, falhas) porque o slot inicializado é rudimentar. Referências Benjamin, M. A. Rigby, R. A. e Stasinopoulos, M. D. (1998) Adaptando modelos não-gaussianos de séries temporais. Páginas 191ndash196 em: Procedimentos em Estatísticas Computacionais COMPSTAT 1998 por Payne, R. e P. J. Green. Physica-Verlag. Benjamin, M. A. Rigby, R. A. e Stasinopoulos, M. D. (2003) Modelos médios em movimento auto-agressivos generalizados. Jornal da American Statistical Association. 98. 214ndash223. Zeger, S. L. e Qaqish, B. (1988) Modelos de regressão de Markov para séries temporais: uma abordagem de quase-verossimilhança. Biometria. 44. 1019ndash1031. O site stat. auckland. ac. nz yee contém mais documentação sobre esta função familiar. Processo de Heterosqueticidade Condicional AutoRegressiva Genérica (GARCH) Processo de Heterosqueticidade Condicional AutoRegressivo (GARCH) Generalizado O processo HRC (Equatorgressive Conditional Heteroskedasticity) generalizado é um termo econométrico Desenvolvido em 1982 por Robert F. Engle, economista e vencedor do Prêmio Nobel de Economia em 2003, para descrever uma abordagem para estimar a volatilidade nos mercados financeiros. Existem várias formas de modelagem GARCH. O processo GARCH é muitas vezes preferido por profissionais de modelagem financeira porque fornece um contexto mais real do que outras formas ao tentar prever os preços e taxas de instrumentos financeiros. BREAKING DOWN Processo de Heterosqueticidade condicional auto-agressiva generalizada (GARCH) O processo geral para um modelo GARCH envolve três etapas. O primeiro é estimar um modelo autoregressivo de melhor ajuste. O segundo é calcular as autocorrelações do termo de erro. O terceiro é testar o significado. Os modelos GARCH são usados ​​por profissionais financeiros em várias áreas, incluindo negociação, investimento, hedging e negociação. Duas outras abordagens amplamente utilizadas para estimar e prever a volatilidade financeira são o método clássico de volatilidade histórica (VolSD) e o método de volatilidade média móvel ponderada exponencialmente (VolEWMA). Exemplo de processo GARCH Os modelos GARCH ajudam a descrever os mercados financeiros nos quais a volatilidade pode mudar, tornando-se mais volátil durante períodos de crises financeiras ou eventos mundiais e menos volátil durante períodos de relativa calma e crescimento econômico estável. Em um lote de retornos, por exemplo, os retornos de ações podem parecer relativamente uniformes para os anos anteriores a uma crise financeira como a de 2007. No período de tempo após o início de uma crise, os retornos podem diminuir de forma negativa Para um território positivo. Além disso, o aumento da volatilidade pode ser preditivo da volatilidade no futuro. A volatilidade pode então retornar a níveis que se assemelham aos níveis de pré-crise ou seja mais uniforme no futuro. Um modelo de regressão simples não explica essa variação na volatilidade exibida nos mercados financeiros e não é representativa dos eventos de cisnes negros que ocorrem mais do que um poderia prever. GARCH Models Best for Asset Returns Os processos GARCH diferem dos modelos homosquerizados, que assumem volatilidade constante e são usados ​​na análise básica de mínimos quadrados (OLS). O OLS visa minimizar os desvios entre pontos de dados e uma linha de regressão para esses pontos. Com os retornos dos ativos, a volatilidade parece variar durante certos períodos de tempo e depende da variância passada, tornando o modelo homosquimático não ótimo. Os processos GARCH, sendo autoregressivos, dependem de observações anteriores ao quadrado e variâncias passadas para modelar a variância atual. Os processos GARCH são amplamente utilizados em finanças devido à sua efetividade na modelagem de retornos de ativos e inflação. O GARCH visa minimizar erros na previsão por contabilizar erros na previsão prévia, aumentando a precisão das previsões em andamento.