نقل متوسط أمر العملية q

كيف يتم تحديد قيم أر (p) و ما (q) استخدام الرسومات ل كوريلوغرامز (تقريبا جميع برامج إكوموميتريك لها): أولا عليك أن تنشر البيانات الأصلية حتى تكون ثابتة. ثم، كل نوع من نموذج أر (1)، أر (2)، ما (1)، ما (2)، أرما (1،1). لديها نمط خاص بها في الترابط الذاتي والرسومات الارتباط الذاتي الجزئي (يمكنك العثور عليها بسهولة في أي كتاب عن سلسلة زمنية). حاول النموذج الذي هو أكثر مماثلة ل كوريلوغرامز الخاص بك، ومن ثم تحليل كوريلوغرامز من بقايا (يجب أن تكون الضوضاء البيضاء، أي عشوائية تماما). إذا كان الرسم البياني للمخطط يظهر نمطا، قم بتحديث النموذج الخاص بك ليتضمن هذا النمط (على سبيل المثال، إذا كنت قد حددت نموذج أر (1) و الشكل المتشابه للبقايا يشبه أر (1)، ثم أعد تحديد نموذج باعتباره أر (2)). لها قليلا من الفن، لكنه يحصل على أبسط مع بعض الممارسة. عزيزي الحمة، هناك طرق للعثور على ترتيب نموذج أرما. بسيطة وسهلة واحدة هي لمراقبة المسامير البارزة في مؤامرة من الرسم البياني أي مؤامرة أففاكف. تقريبا جميع البرامج الإحصائية لديها خيار التآمر هذا الرسم البياني. يمكنك استخدام إيفيوس لتحديد أر و ما. في إيفيوس 8، وهناك أداة تلقائية لحساب ذلك. يمكنك أيضا التحكم في ذلك مع حساب مانويل من خلال النظر في R سرد و إيك-سب العوامل. آمل تفسير يساعدك هناك عدد من القضايا التي هي مهمة قبل أي تحليل أحادي المتغيرات من سلسلة زمنية. أولا يجب ترتيب ترتيب التكامل من سلسلة، وهذا غالبا ما يتم من قبل ديكي فولر (دف) اختبار أو زيادة دف (أدف) للمساعدة في هذه العملية. ورهنا بكشف ترتيب التكامل وكونه قيمة صحيحة، فمن الممكن تحديد نموذج أر أو ما. وبالنسبة للعديد من السلاسل الزمنية، غالبا ما يكون الفرق الأول كافيا لتقديم سلسلة ثابتة. آلية بسيطة لتحديد ما إذا كانت سلسلة غير ثابتة تتعلق يعني انعكاس لذلك سلسلة هذا الاتجاه لا يعني العودة وعادة ما تكون غير ثابتة. في حين أن السلسلة التي تتقاطع القيمة المتوسطة هي عادة ثابتة. ورهنا بمراعاة الاتجاه، يرجح أن تكون السلسلة مرتبطة ارتباطا إيجابيا، وعندما يكون هذا المعامل قريبا من واحد، تكون السلسلة قريبة من الحدود بين العالم الثابت وغير الثابت. في كثير من الأحيان البيانات في سجلاتها الطبيعية تتصرف بطريقة مماثلة للبيانات الأصلية، ولكن الفرق الأول من السجل هو تغيير النسبة المئوية التي لسلسلة كثيرة أكثر منطقية من الفرق الأول بسيط. ومع ذلك، على مدى فترات طويلة نسبيا من البيانات وهذا الأخير من المرجح أن تكون غير متجانسة. على افتراض أن الملاحظة أعلاه تقترح الاختلاف الأول في السجلات، سيكون من المنطقي التحقيق في سلوك السلاسل الزمنية لهذه البيانات عن طريق أسف (وظيفة الارتباط الذاتي) والجزء الجزئي (باسف) يمكن أن تستخدم لتوفير بعض مفهوم الديناميكية لاستخدامها في اختبار أدف. في هذه الحالة البيانات المالية قريبة من العشوائية ونتيجة لذلك الارتباط مع مرور الوقت هو صغير. وفي هذه الحالة سيكون اختبار دف مناسبا لاختبار الاستبانة ويكون النموذج النهائي ضوضاء بيضاء عند اختلافه أولا وقد يؤدي إلى عدم وجود نموذج يفسر البيانات في شكل ثابت. وبمجرد أن تكون البيانات في شكلها الثابت أو هذا يبدو تقريب معقول، ثم أر، ما و أرما نماذج تقارب بعضها البعض. وفي حالة التمويل غالبا ما يكون صحيحا أن معاملتي ما و أر تقريبا تقريبا بشكل غير عادي نموذج أر (1) و ما (1) سوف تناسب كل من البيانات بشكل جيد. أي تقريب ينشأ عن طريق عكس ما أو عنصر أر لا يكاد يذكر في عينة محددة. وقد أدى ذلك إلى اقتراح الجمع بين تحديد الهوية والتقدير. لذلك يمكن التحقيق في نموذج أر أولا مع طول تأخر المحدد من باسف أو عن طريق التحقيق التجريبية حيث لتجنب احتمال تحديد غير صحيح ترتيب ما (في حالة حيث يتم أولا محاولة ما ثم يتم تعيين ترتيب ما إلى 0) ، فإنه قد يكون من المنطقي في كثير من الأحيان تمديد الفارق الزمني الذي لوحظ من آخر فترة مهمة في برنامج تحليل النتائج. وهذا يؤدي إلى اقتراح تقدير نموذج أر أكثر قليلا، وهذا يرجع إلى هانن و ريسانن. ويقترح جونستون وديناردو، ماكجرو هيل (1987) في الفصل المتعلق بالسلاسل الزمنية في طرق الاقتصاد القياسي أن هذا يمكن النظر إليه كإجراء لتحديد الهوية. وبالتأكيد من خلال التحقيق في مواصفات أر فمن الممكن تحديد بارامتريساتيون من مواصفات أر. والمثير للاهتمام هو أنه عندما يتم تحديد نموذج أر بشكل مناسب، يمكن استخدام المخلفات من هذا النموذج لمراقبة الخطأ غير المترابط مباشرة. ويمكن استخدام هذا المتبقي لمواصلة البحث عن مواصفات نموذجي ما و أرما البديلين مباشرة بواسطة Regression. Spliid (1983) يشرح في سياق متعدد المتغيرات أن هذه طريقة للحظة مقدر وهذا قد يكون قويا بالنسبة إلى إجراءات الاحتمال القصوى الأكثر اعتيادية افترضت طبيعتها لحساب المعلمات ما. وبافتراض حساب نموذج (أر)، فإنني أقترح أن الخطوة التالية في تحديد الهوية هي تقدير نموذج ما مع تأخر s-1 في الأخطاء غير المترابطة المستمدة من الانحدار. ويمكن النظر في مواصفات ما بارزيمونيوس وهذا قد يكون مقارنة مع مواصفات أر أكثر بارزيمونيوس. ويمكن أيضا تحليل نماذج أرما. ومع ذلك، هناك حاجة إلى بعض الرعاية فيما يتعلق نماذج أرما. تثار هذه المسألة في هارفي (1981)، نماذج سلسلة الوقت وتتصل بما يسمى تقييد عامل مشترك. هناك مشكلة معروفة أن نماذج أرما غير بارز غالبا ما يلاحظ كما يمكن نشر أر و ما الشروط. في الحالات الأكثر تطرفا سلسلة التي هي في الواقع غير مترابطة في الواقع تؤدي إلى أر و ما نماذج مع تباطؤ ضئيلة كما ينبغي أن تؤدي الحالة إلى أرما (ص، ف) مواصفات تصل إلى أي أمر البيانات سوف تستمر. إذا تم النظر في حالة أرما (1،1)، فإن الطالب مقتنع بأن هذا نموذج جيد حيث تتحول المعاملات إلى درجة عالية من الأهمية. ومع ذلك، فإن المفتاح هو أن أر و ما معاملات لها علامة متساوية ومعاكسة (-75 و .81 أو في بعض الحالات -1 و 1). هذه النماذج سوف ترفض في مربع و جينكينز (1970) المصطلحات لأنها ليست بارسيمونيوس، والشكل بارسيمونيوس هو أرما (0،0) أو البيانات الأصلية يتبع المشي العشوائي والفرق غير مترابط حقا. وكثيرا ما تكون معايير المعلومات مسطحة نسبيا عند النظر في نماذج بديلة وبافتراض أنها تتصل بعينة التقدير نفسها، فقد تكون في كثير من الأحيان أكبر قليلا من تلك النماذج مقارنة بمواصفات أر أو ما أبسط. وأحيانا تؤدي هذه النماذج إلى بقايا مرضية تصرف، ولكن غالبا ما تشير العديد من المعايير التقليدية إلى مواصفات غير شاذة ولا معنى لها. المراجع المذكورة أعلاه يمكن العثور عليها في بورك وهنتر (2005) غير ثابت الوقت الاقتصادي سلسلة - بالغراف. يتناول الفصل الأول نماذج السلاسل الزمنية ونموذج اختبار أدف. إذا كان هذا المقدر متسقا وعينة كبيرة إلى حد معقول، فإن إجراء الانحدار خطوة واحدة يجب أن تؤدي إلى تقديرات مماثلة إلى أقصى احتمال. ثم يجب أن تكون البقايا غير مترابطة هي النماذج التي تمت صياغتها بشكل جيد، ووجد زيند والش و غالبريث (1998) أن المزيد من التكرار لا يعزز النتائج، لذا فإن إحدى الخطوات تلغي أي ارتباط في الخطأ الذي ينشأ عن مكون ما الذي يتم إضافته إلى المزيد من الشذوذ أر نموذج. في تجربتي مع حالة أرما ناقلات يتغير معيار قليلا بعد مزيد من التكرار بينما زند والش و غالبريث تشير إلى أن المعلمات قد أوزيلات حول حل (انظر الملاحظة السابقة للاتجاه فيما يتعلق العثور على المراجع). جامعة جوهوي شي ميدوت في الجاموس، جامعة ولاية نيويورك يمكنك الرجوع إلى ورقة العمل مع خطوات تجريبية واضحة المرفقة. عموما، واحد يسعى أقل أر أوراند النظام ما بدلا من أكثر، بالإضافة إلى ستاتيوناريتي أمر لا بد منه لأي عمل حدودي. بعد ذلك، تحتاج إلى إكمال فحص تشخيصي شامل على الحياة الطبيعية، الترابط الذاتي، وعدم التغايرية على سلسلة زمنية واحدة والتكامل المشترك على سلسلتين زمنيتين. أقترح عليك أيضا اتباع نهج صندوق جينكينز ومتعدد المتغيرات إجراء تياو بوكس. متوفر من: جوهوي SH2.1 النماذج المتحركة المتحركة (نماذج ما) قد تتضمن نماذج السلاسل الزمنية المعروفة باسم نماذج أريما مصطلحات الانحدار الذاتي و متوسطات الحركة المتحركة. في الأسبوع الأول، تعلمنا مصطلح الانحدار الذاتي في نموذج سلسلة زمنية للمتغير x t قيمة متخلفة من x t. على سبيل المثال، مصطلح الانحدار الذاتي 1 تأخر هو x t-1 (مضروبا في معامل). يحدد هذا الدرس مصطلحات المتوسط ​​المتحرك. متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك في نموذج السلاسل الزمنية هو خطأ سابق (مضروبا في معامل). واسمحوا (W أوفيرزيت N (0، sigma2w))، بمعنى أن w t هي متطابقة، موزعة بشكل مستقل، ولكل منها توزيع طبيعي يعني 0 و نفس التباين. (1) هو (شت مو وت theta1w) نموذج المتوسط ​​المتحرك الثاني، الذي يشير إليه ما (2) هو (شت مو wtta1w theta2w) ، التي يرمز إليها ما (q) هو (شت مو وت theta1w ثيتاو w النقاط ثيتاكو) ملاحظة. العديد من الكتب المدرسية والبرامج البرمجية تحدد النموذج مع علامات سلبية قبل الشروط. هذا لا يغير الخصائص النظرية العامة للنموذج، على الرغم من أنه لا يقلب علامات جبري لقيم معامل المقدرة و (غير مسقوفة) المصطلحات في صيغ ل أكفس والتباينات. تحتاج إلى التحقق من البرنامج للتحقق مما إذا كانت العلامات السلبية أو الإيجابية قد استخدمت من أجل كتابة النموذج المقدر بشكل صحيح. يستخدم R إشارات إيجابية في نموذجه الأساسي، كما نفعل هنا. الخصائص النظرية لسلسلة زمنية مع ما (1) نموذج لاحظ أن القيمة غير صفرية الوحيدة في أسف النظري هو تأخر 1. جميع أوتوكوريلاتيونس الأخرى هي 0. وبالتالي عينة أسف مع ارتباط ذاتي كبير فقط في تأخر 1 هو مؤشر لنموذج ما (1) ممكن. للطلاب المهتمين، والبراهين من هذه الخصائص هي ملحق لهذه النشرة. مثال 1 افترض أن نموذج ما (1) هو x t 10 w t .7 w t-1. حيث (الوزن الزائد N (0،1)). وبالتالي فإن معامل 1 0.7. وتعطى أسف النظرية من قبل مؤامرة من هذا أسف يتبع. المؤامرة فقط أظهرت هو أسف النظري ل ما (1) مع 1 0.7. ومن الناحية العملية، لن توفر العينة عادة مثل هذا النمط الواضح. باستخدام R، قمنا بمحاكاة n 100 قيم عينة باستخدام النموذج x t 10 w t .7 w t-1 حيث w t إيد N (0،1). لهذه المحاكاة، وتتبع مؤامرة سلسلة زمنية من بيانات العينة. لا يمكننا أن نقول الكثير من هذه المؤامرة. وتأتي العينة أسف للبيانات المحاكاة. ونحن نرى ارتفاع في التأخر 1 تليها عموما القيم غير الهامة للتخلف الماضي 1. لاحظ أن العينة أسف لا يطابق النمط النظري لل ما الأساسية (1)، وهو أن جميع أوتوكوريلاتيونس للتخلف الماضي 1 سيكون 0.ويمكن أن يكون لعينة مختلفة عينة أسف مختلفة قليلا مبينة أدناه، ولكن من المرجح أن يكون لها نفس السمات العامة. الخصائص النظرية لسلسلة زمنية مع نموذج ما (2) بالنسبة للنموذج ما (2)، تكون الخصائص النظرية كما يلي: لاحظ أن القيم غير الصفرية الوحيدة في أسف النظرية هي للتخلف 1 و 2. أوتوكوريلاتيونس للتخلف العالي هي 0 لذلك، فإن عينة أسف مع أوتوكوريلاتيونس كبيرة في التأخر 1 و 2، ولكن أوتوكوريلاتيونس غير هامة لفترات أعلى يشير إلى احتمال ما (2) نموذج. إيد N (0،1). المعاملات هي 1 0.5 و 2 0.3. لأن هذا هو ما (2)، فإن أسف النظرية لها قيم غير صفرية فقط في التأخر 1 و 2. قيم أوتوكوريلاتيونس غير نازيرو هي مؤامرة من أسف النظري يتبع. وكما هو الحال دائما تقريبا، فإن بيانات العينة لن تتصرف تماما تماما كما النظرية. قمنا بمحاكاة n 150 قيم عينة للنموذج x t 10 w t .5 w t-1 .3 w t-2. حيث w t إيد N (0،1). وتأتي سلسلة المسلسلات الزمنية للبيانات. كما هو الحال مع مؤامرة سلسلة زمنية ل ما (1) عينة البيانات، لا يمكن أن أقول الكثير من ذلك. وتأتي العينة أسف للبيانات المحاكاة. النمط هو نموذجي في الحالات التي قد يكون نموذج ما (2) مفيدة. هناك اثنين من ارتفاع كبير إحصائيا في التأخر 1 و 2 تليها القيم غير الهامة للتخلف الأخرى. لاحظ أنه نظرا لخطأ أخذ العينات، فإن عينة أسف لا تتطابق مع النمط النظري بالضبط. أسف للجنرال ما (q) النماذج A خاصية نماذج ما (q) بشكل عام هو أن هناك أوتوكوريلاتيونس غير الصفرية للفواصل q الأولى و أوتوكوريلاتيونس 0 لجميع التأخر غ س. عدم تفرد الاتصال بين قيم 1 و (rho1) في ما (1) نموذج. في نموذج ما (1)، لأي قيمة 1. فإن المعاملة 1 المتبادلة تعطي نفس القيمة كمثال، تستخدم 0.5 ل 1. ثم استخدم 1 (0.5) 2 ل 1. تحصل على (rho1) 0.4 في كلتا الحالتين. لتلبية القيود النظرية تسمى العكوسة. فإننا نقيد نماذج ما (1) التي لها قيم ذات قيمة مطلقة أقل من 1. وفي المثال الذي أعطيت للتو، ستكون قيمة 0،5 قيمة معلمة مسموح بها، بينما لن تكون 1 10،5 2. قابلية نماذج ما يقال إن نموذج ما قابل للانعكاس إذا كان معادلا جبريا لنموذج أر غير محدود. من خلال التقارب، ونحن نعني أن معاملات أر تنخفض إلى 0 ونحن نعود إلى الوراء في الوقت المناسب. القابلية للانعكاس هي قيود مبرمجة في برامج السلاسل الزمنية المستخدمة لتقدير معاملات النماذج بشروط ما. انها ليست شيئا أننا تحقق في في تحليل البيانات. يتم إعطاء معلومات إضافية حول تقييد إنفرتيبيليتي ل ما (1) نماذج في الملحق. نظرية النظرية المتقدمة. وبالنسبة لنموذج ما (q) مع أسف محدد، لا يوجد سوى نموذج واحد قابل للانعكاس. والشرط الضروري للعكس هو أن للمعاملات قيم مثل المعادلة 1- 1 y-. - q y q 0 لديها حلول ل y التي تقع خارج دائرة الوحدة. رمز R للأمثلة في المثال 1، قمنا بتخطيط أسف النظري للنموذج x t 10 w t. 7w t-1. ومن ثم محاكاة n 150 قيم من هذا النموذج ورسم التسلسل الزمني للعينة و أسف العينة للبيانات المحاكية. وكانت الأوامر R المستخدمة في رسم أسف النظرية: acfma1ARMAacf (ماك (0.7)، lag. max10) 10 تأخر من أسف ل ما (1) مع thta1 0.7 متخلفة 0: 10 يخلق متغير اسمه التأخر التي تتراوح من 0 إلى 10. مؤامرة (1)، و xlemc1 (1، 10)، ييلبر، تيله، أسف الرئيسي ل ما (1) مع theta1 0.7) أبلين (h0) يضيف محور أفقي إلى المؤامرة يحدد الأمر الأول أسف ويخزنه في كائن اسمه acfma1 (اختيارنا من الاسم). تتخطى مؤامرات الأمر المؤامرة (الأمر الثالث) مقابل قيم أكف للتخلف من 1 إلى 10. تسمي معلمة يلب المحور الصادي وتضع المعلمة الرئيسية عنوانا على المؤامرة. لمعرفة القيم العددية لل أسف ببساطة استخدام acfma1 الأمر. وقد أجريت المحاكاة والمؤامرات مع الأوامر التالية. xcarima. sim (n150، قائمة (ماك (0.7))) يحاكي n 150 القيم من ما (1) xxc10 يضيف 10 لجعل المتوسط ​​10. الافتراضية الافتراضية المحاكاة يعني 0. مؤامرة (x، تايب، مينسيمولاتد ما (1) البيانات) أسف (x، زليمك (1،10)، ميناكف لبيانات العينة المحاكاة) في المثال 2، قمنا بتخطيط أكف النظري للنموذج شت 10 w .5 w t-1 .3 w t-2. ومن ثم محاكاة n 150 قيم من هذا النموذج ورسم التسلسل الزمني للعينة و أسف العينة للبيانات المحاكية. كانت الأوامر R المستخدمة acfma2ARMAacf (ماك (0.5،0.3)، lag. max10) acfma2 متخلفة 0: 10 مؤامرة (تأخر، acfma2، زليمك (1،10)، يلابر، تيبه، أسف الرئيسي ل ما (2) مع ثيتا 0.5، (h0) xcarima. sim (n150، قائمة (ماك (0.5، 0.3))) xxc10 مؤامرة (x، تيب، الرئيسية مقلد ما (2) سلسلة أسف (x، زليمك (1،10) ميناكف لمحاكاة ما (2) البيانات) الملحق: دليل على خصائص ما (1) للطلاب المهتمين، وهنا هي البراهين للخصائص النظرية للنموذج ما (1). الفرق: النص (شت) النص (wt theta1 w) 0 النص (وت) النص (theta1w) sigma2w theta21sigma2w (1theta21) sigma2w) عندما h 1، التعبير السابق 1 ث 2. لأي h 2، التعبير السابق 0 والسبب هو أنه، بحكم تعريف استقلالها. E (w w w j) 0 لأي k j. علاوة على ذلك، لأن w w t يعني 0، E (w j w j) E (w j 2) w 2. لسلسلة زمنية، تطبيق هذه النتيجة للحصول على أسف المذكورة أعلاه. نموذج ما لا يمكن عكسه هو واحد التي يمكن أن تكون مكتوبة كنموذج لانهائية أجل أر التي تتقارب بحيث معاملات أر تتلاقى إلى 0 ونحن نتحرك بلا حدود مرة أخرى في الوقت المناسب. تثبت جيدا إنفرتيبيليتي ل ما (1) نموذج. ثم نستبدل العلاقة (2) ل w t-1 في المعادلة (1) (3) (زت وت theta1 (z - theta1w) wttata1z - theta2w) في الوقت t-2. المعادلة (2) يصبح نحن ثم بديلا العلاقة (4) ل w t-2 في المعادلة (3) (زت وت ثيتا z - theta21w wt theta1z - theta21 (z - theta1w) wt theta1z - theta12z theta31w) إذا كان علينا أن نواصل ( (زت وت theta1 z - theta21z thta31z - theta41z النقاط) لاحظ مع ذلك أنه إذا كان 1 1، فإن المعاملات ضرب ضرب من z زيادة (بلا حدود) في الحجم ونحن نعود إلى الوراء في زمن. ولمنع ذلك، نحتاج إلى 1 لتر 1. هذا هو شرط لنموذج ما (1) قابل للانعكاس. لانهائية النظام ما نموذج في الأسبوع 3، نرى أيضا أن أر (1) نموذج يمكن تحويلها إلى أمر لانهائي ما نموذج: (شت - mu وت phi1w نقاط phi21w phik1 ث النقاط مجموع phij1w) هذا الجمع من الماضي شروط الضوضاء البيضاء هو معروف كما التمثيل السببي لل أر (1). وبعبارة أخرى، x t هو نوع خاص من ما مع عدد لا حصر له من المصطلحات تعود في الوقت المناسب. وهذا ما يسمى أمر لا حصر له ما أو ما (). أمر محدود ما هو أمر لانهائي أر وأي أمر محدود أر هو أمر لانهائي ما. أذكر في الأسبوع 1، لاحظنا أن شرط ل أر ثابتة (1) هو أن 1 lt1. يتيح حساب فار (x t) باستخدام التمثيل السببي. هذه الخطوة الأخيرة تستخدم حقيقة أساسية حول السلسلة الهندسية التي تتطلب (phi1lt1) وإلا فإن السلسلة تتباعد. نافيغاتيونكان تعطي بعض الأمثلة الواقعية للسلاسل الزمنية التي تكون فيها عملية المتوسط ​​المتحرك للنظام q، أي إيت سوم q تيتاي فاريبسيلون فاريبسيلونت، فاريبسيلونت فاريبسيلونت سيم (0، sigma2) لديه بعض الأسباب الأولية لكونه نموذجا جيدا على الأقل بالنسبة لي، عمليات الانحدار الذاتي يبدو أن من السهل جدا أن نفهم حدسي، في حين أن عمليات ما لا تبدو طبيعية للوهلة الأولى. لاحظ أنني لست مهتما بالنتائج النظرية هنا (مثل نظرية ولدز أو عكسية). كمثال على ما أبحث عنه، لنفترض أن لديك عوائد الأسهم اليومية رت سيم النص (0، sigma2). ثم، فإن متوسط ​​عوائد الأسهم الأسبوعية لديها ما (4) هيكل باعتباره قطعة أثرية محض بحتة. طلب ديك 3 12 في 19:02 بسج في الولايات المتحدة، والمخازن والمصنعين كثيرا ما تصدر القسائم التي يمكن استبدالها لخصم مالي أو الخصم عند شراء المنتج. وغالبا ما يتم توزيعها على نطاق واسع من خلال البريد والمجلات والصحف والإنترنت، مباشرة من متاجر التجزئة، والأجهزة المحمولة مثل الهواتف المحمولة. معظم القسائم لديها تاريخ انتهاء الصلاحية وبعد ذلك لن يتم تكريم من قبل المتجر، وهذا هو ما ينتج كوتيفينتاجسكوت. كوبونات ربما زيادة المبيعات، ولكن كم هناك هناك أو كيف كبيرة الخصم لا يعرف دائما لمحلل البيانات. يمكنك التفكير بها أخطاء إيجابية. نداش ديمتري V. ماستيروف يناير 28 16 في 21:51 في مقالنا تحجيم تقلب محفظة وحساب مساهمات المخاطر في وجود المسلسل عبر الارتباطات نحلل نموذج متعدد المتغيرات من عائدات الأصول. وبسبب اختلاف أوقات إغلاق البورصات، يظهر هيكل التبعية (حسب التباين). هذا الاعتماد فقط يحمل لمدة واحدة. وبالتالي فإننا نمثل هذا كمتغير متحرك عملية متوسطة من النظام 1 (انظر الصفحتين 4 و 5). عملية المحفظة الناتجة هي تحويل خطي لعملية فم (1) والتي بشكل عام هي عملية ما (q) مع qge1 (انظر التفاصيل في الصفحتين 15 و 16). أجابيد ديك 3 12 في 21:39