نموذج المتوسط المتحرك
في تحليل السلاسل الزمنية ، يُعد نموذج المتوسط المتحرك ( نموذج MA )، والذي يُسمى أيضًا عملية المتوسط المتحرك ، منهجًا قياسيًا لنمذجة السلاسل الزمنية أحادية المتغير . [ 1 ] [ 2 ]
يعبّر نموذج المتوسط المتحرك عن القيمة الحالية لسلسلة زمنية كدالة خطية للصدمات العشوائية الحالية والسابقة (حدود الخطأ) مع طول تأخير محدود. وعلى عكس نموذج الانحدار الذاتي ، الذي يعتمد على قيم المتغير السابقة، يعتمد نموذج المتوسط المتحرك كليًا على بنية التبعية لحدود الخطأ.
إلى جانب نموذج الانحدار الذاتي (AR) ، يُعدّ نموذج المتوسط المتحرك حالة خاصة ومكونًا أساسيًا لنموذجي ARMA و ARIMA الأكثر عمومية للسلاسل الزمنية ، [ 3 ] واللذين يتميزان ببنية عشوائية أكثر تعقيدًا. وعلى عكس نموذج الانحدار الذاتي، فإن نموذج المتوسط المتحرك المحدود يكون دائمًا مستقرًا .
لا ينبغي الخلط بين نموذج المتوسط المتحرك والمتوسط المتحرك ، فهما مفهومان مختلفان على الرغم من بعض أوجه التشابه. [ 4 ]
تعريف
يشير الرمز MA( q ) إلى نموذج المتوسط المتحرك من الرتبة q :
أينهو متوسط السلسلة،هي معاملات النموذج وتمثل هذه الحدود حدود الخطأ. تُسمى قيمة q رتبة نموذج المتوسط المتحرك. ويمكن كتابة ذلك بشكل مكافئ بدلالة عامل الإزاحة العكسية B كما يلي [ 5 ]
وبالتالي، فإن نموذج المتوسط المتحرك هو من الناحية النظرية انحدار خطي للقيمة الحالية للسلسلة مقابل حدود الخطأ الحالية والسابقة (المرصودة) للضوضاء البيضاء أو الصدمات العشوائية. ويُفترض أن الصدمات العشوائية عند كل نقطة مستقلة عن بعضها البعض وأنها تنتمي إلى نفس التوزيع، وعادةً ما يكون توزيعًا طبيعيًا ، مع موقع عند الصفر ومقياس ثابت.
تفسير
يُعدّ نموذج المتوسط المتحرك في جوهره مرشح استجابة نبضية محدودة يُطبّق على الضوضاء البيضاء، مع إضافة بعض التفسيرات إليه. ويختلف دور الصدمات العشوائية في نموذج المتوسط المتحرك عن دورها في نموذج الانحدار الذاتي (AR) من ناحيتين. أولاً، تنتقل هذه الصدمات مباشرةً إلى القيم المستقبلية للسلسلة الزمنية: على سبيل المثال،يظهر مباشرة على الجانب الأيمن من المعادلة لـعلى النقيض من ذلك، في نموذج الواقع المعززلا يظهر على الجانب الأيمن منلكنها تظهر على الجانب الأيمن من المعادلة.معادلة، ويظهر على الجانب الأيمن منالمعادلة، مما يعطي تأثيرًا غير مباشر فقط لـعلىثانيًا، في نموذج المتوسط المتحرك، تؤثر الصدمةالقيم فقط للفترة الحالية وعدد q من الفترات المستقبلية؛ في المقابل، في نموذج الانحدار الذاتي، تؤثر الصدمةقيمٌ تمتد إلى ما لا نهاية في المستقبل، لأنيؤثرمما يؤثرمما يؤثروهكذا إلى ما لا نهاية (انظر استجابة النبضة ).
ملاءمة النموذج
يُعدّ تركيب نموذج المتوسط المتحرك أكثر تعقيدًا بشكل عام من تركيب نموذج الانحدار الذاتي . [ 6 ] ويعود ذلك إلى عدم إمكانية رصد حدود الخطأ المتأخرة. وهذا يعني ضرورة استخدام إجراءات تركيب غير خطية تكرارية بدلًا من طريقة المربعات الصغرى الخطية. نماذج المتوسط المتحرك هي توليفات خطية لحدود الضوضاء البيضاء السابقة، بينما نماذج الانحدار الذاتي هي توليفات خطية لقيم السلاسل الزمنية السابقة. [ 7 ] وتُعدّ نماذج ARMA أكثر تعقيدًا من نماذج AR وMA البحتة، لأنها تجمع بين مكونات الانحدار الذاتي والمتوسط المتحرك. [ 6 ]
تكون دالة الارتباط الذاتي (ACF) لعملية MA( q ) صفرًا عند التأخير q + 1 وما فوق. لذلك، نحدد أقصى تأخير مناسب للتقدير من خلال فحص دالة الارتباط الذاتي للعينة لمعرفة متى تصبح غير ذات دلالة إحصائية من الصفر لجميع التأخيرات التي تتجاوز تأخيرًا معينًا، والذي يُشار إليه بأقصى تأخير q .
في بعض الأحيان، تشير دالة الارتباط الذاتي (ACF) ودالة الارتباط الذاتي الجزئي (PACF) إلى أن نموذج MA سيكون خيارًا أفضل، وفي بعض الأحيان يجب استخدام مصطلحي AR وMA في نفس النموذج (انظر طريقة Box-Jenkins ).
تُعد نماذج المتوسط المتحرك المتكامل التلقائي (ARIMA) بديلاً للانحدار المجزأ، ويمكن استخدامها أيضًا لتركيب نموذج المتوسط المتحرك. [ 8 ]
انظر أيضاً
مراجع
- ↑ شومواي، روبرت هـ .؛ ستوفر، ديفيد س. (2017). تحليل السلاسل الزمنية وتطبيقاتها: مع أمثلة باستخدام لغة R. سبرينغر. ISBN 978-3-319-52451-1. OCLC 966563984 .
- ↑ "2.1 نماذج المتوسط المتحرك (نماذج MA)" . جامعة ولاية بنسلفانيا: دورات الإحصاء عبر الإنترنت . تم الاطلاع عليه بتاريخ 27 فبراير 2023 .
- ↑ شومواي، روبرت هـ.؛ ستوفر، ديفيد س. (17-05-2019)، "نماذج ARIMA" ، السلاسل الزمنية: منهج تحليل البيانات باستخدام لغة R ، بوكا راتون : مطبعة CRC، مجموعة تايلور وفرانسيس، 2019: تشابمان وهال/CRC، الصفحات 99-128 ، doi : 10.1201/9780429273285-5 ، ISBN 978-0-429-27328-5تم الاطلاع عليه بتاريخ 27 فبراير 2023
{{citation}}: CS1 maint: location ( link ) - ↑ شومواي، روبرت هـ.؛ ستوفر، ديفيد س. (19 أبريل 2017). تحليل السلاسل الزمنية وتطبيقاتها : مع أمثلة بلغة R. سبرينغر. ISBN 978-3-319-52451-1. OCLC 966563984 .
- ↑ بوكس، جورج إي بي؛ جينكينز، جويليم إم؛ رينسل، جريجوري سي؛ ليونج، جريتا إم (2016). تحليل السلاسل الزمنية : التنبؤ والتحكم (الطبعة الخامسة ). هوبوكين، نيو جيرسي: جون وايلي وأولاده، المحدودة. ص 53. ISBN 978-1-118-67492-5. OCLC 908107438 .
- 1 2 "نماذج المتوسط المتحرك التلقائي ARMA(p, q) لتحليل السلاسل الزمنية - الجزء 1 | QuantStart" . www.quantstart.com . تاريخ الاسترجاع: 27 فبراير 2023 .
- ↑ "نماذج المتوسط المتحرك التلقائي ARMA(p, q) لتحليل السلاسل الزمنية - الجزء 2 | QuantStart" . www.quantstart.com . تاريخ الاسترجاع: 27 فبراير 2023 .
- ↑ شافر، أندريا ل.؛ دوبينز، تيموثي أ.؛ بيرسون، سالي آن (22 مارس 2021). "تحليل السلاسل الزمنية المتقطعة باستخدام نماذج المتوسط المتحرك المتكامل التلقائي (ARIMA): دليل لتقييم التدخلات الصحية واسعة النطاق" . مجلة BMC لمنهجية البحوث الطبية . 21 (1): 58. doi : 10.1186/s12874-021-01235-8 . ISSN 1471-2288 . PMC 7986567. PMID 33752604 .
للمزيد من القراءة
- إندرز، والتر (2004). "نماذج السلاسل الزمنية الثابتة". السلاسل الزمنية الاقتصادية القياسية التطبيقية ( الطبعة الثانية). نيويورك: وايلي. ص 48-107 . ISBN 0-471-45173-8.
روابط خارجية
تتضمن هذه المقالة موادًا متاحة للعموم من المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا
- نماذج السلاسل الزمنية
