Шта је модел Бок-Јенкинс?
Модел Бок-Јенкинс је математички модел дизајниран за предвиђање распона података на основу улаза из одређене временске серије. Модел Бок-Јенкинс може анализирати различите врсте података временске серије за предвиђање.
Његова методологија користи разлике између података како би одредила исходе. Методологија омогућава моделу да идентификује трендове користећи ауторегресију, покретне просеке и сезонско разликовање да би се генерисале прогнозе. Ауторегресивни интегрисани покретни просечни модели (АРИМА) облик су Бок-Јенкинсовог модела. Изрази АРИМА и Бок-Јенкинс Модел могу се користити наизменично.
Кључне Такеаваис
- Модел Бок-Јенкинс је методологија предвиђања помоћу регресијских студија. Методологија се најбоље користи као рачунарски израчуната прогноза заснована на регресији података временских серија. Најприкладнија је за предвиђање у временским оквирима од 18 месеци или мање. АРИМА прорачуни се раде помоћу софистицираних алата као што је програмибилни статистички софтвер на програмском језику Р.
Разумевање модела Бок-Јенкинс
Модели Бок-Јенкинс користе се за предвиђање различитих очекиваних тачака података или распона података, укључујући пословне податке и будуће сигурносне цијене.
Модел Бок-Јенкинс креирали су двојица математичара Георге Бок и Гвилим Јенкинс. Двојица математичара су разговарала о концептима који чине овај модел у публикацији „Анализа временских серија: Прогноза и контрола“ из 1970. године.
Процена параметара модела Бок-Јенкинс може бити веома компликована. Стога, слично као и други регресијски модели временских серија, најбољи резултати се обично постижу коришћењем програмабилног софтвера. Модел Бок-Јенкинс је такође најприкладнији за краткорочно предвиђање од 18 месеци или мање.
Бок-Јенкинс методологија
Модел Бок-Јенкинс један је од неколико модела анализе временских серија са којима ће се прогностичар сусрести приликом коришћења програмираног софтвера за прогнозирање. У многим случајевима софтвер ће се програмирати тако да аутоматски користи најбољу методологију предвиђања која се темељи на подацима временске серије који се прогнозирају. Изгледа да је Бок-Јенкинс најбољи избор за скупове података који су углавном стабилни и имају ниску волатилност.
Модел Бок-Јенкинс предвиђа податке користећи три принципа, ауторегресију, разликовање и кретање просека. Ова три принципа су позната као п, д и к респективно. Сваки принцип се користи у Бок-Јенкинс анализи и заједно се заједно приказују као АРИМА (п, д, к).
Ауторегресијски (п) процес тестира податке на ниво њихове стационарности. Ако се подаци који се користе непомични могу поједноставити процес предвиђања. Ако се подаци који се користе нису нестационарни, мораће да се разликују (д). Подаци су такође тестирани на његово кретање у просеку које се врши у делу к процеса анализе. Све у свему, почетна анализа података припрема га за предвиђање одређивањем параметара (п, д и к) који се примењују за развој прогнозе.
Прогноза цена акција
Једна употреба анализе Бок-Јенкинс модела је предвиђање цена акција. Ова анализа се обично гради и шифрира путем Р софтвера. Анализа резултира логаритамским исходом који се може примијенити на скуп података да би се генерирале предвиђене цијене за одређени временски период у будућности.
