Quá trình ARIMA

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) tìm hiểu về phân tích chuỗi thời gian (Trang 51 - 52)

2 Mơ hình chuỗi thời gian

2.2 Trung bình trượt và quá trình tự hồi quy

2.2.8 Quá trình ARIMA

Giả sử chuỗi thời gian (Yt)có xu hướng đa thức bậc d. Khi đó ta có thể loại bỏ xu hướng này bằng việc xem xét quá trình ∆dYt nhận được bằng cách sai phândlần giống như mô tả trong mục 1.2. Nếu quá trình được lọc

∆dYd là quá trình - ARM A(p, q) thoả mãn điều kiện dừng (2.4) thì quá trình ban đầu (Yt) được gọi là tự hồi quy tích hợp trung bình trượt cấp p, d, q, kí hiệu ARIM A(p, d, q). Trong trường hợp này các hằng số

a1, . . . , ap, b0 = 1, b1, . . . , bq ∈ R tồn tại sao cho

∆dYt = p X u=1 au∆dYt−u+ q X w=0 bwεt−w, t ∈ Z, trong đó (εt) là ồn trắng.

Ví dụ 2.2.10 Quá trình - ARIM A(1,1,1) (Yt) thoả mãn

∆Yt = a∆Yt−1+εt +bεt−1, t ∈ Z,

trong đó |a| < 1, b 6= 0 và (εt) là ồn trắng tức là

Yt −Yt−1 =a(Yt−1−Yt−2) +εt +bεt−1, t ∈ Z,

suy ra Yt = (a+ 1)Yt−1−aYt−2+εt+bεt−1. Chú ý rằng đa thức đặc trưng của phần AR trong q trình - ARM A(2,1) có nghiệm là 1 và do đó q trình này khơng dừng.

Di động ngẫu nhiênXt = Xt−1+εt hiển nhiên là quá trình -ARIM A(0,1,0).

Xét Yt = St + Rt, t ∈ Z trong đó thành phần ngẫu nhiên (Rt) là quá trình dừng và thành phần theo mùa (St) là chu kỳ của độ dài s tức là

St = St+s = St+2s = . . . với t ∈ Z. Khi đó q trình (Yt) khơng dừng, nhưng Yt∗ = Yt −Yt−s thì lại là một quá trình dừng. Nếu quá trình điều chỉnh theo mùa (Yt∗) là quá trình - ARM A(p, q) thoả mãn điều kiện dừng (2.4) thì quá trình (Yt) ban đầu được gọi là quá trình ARM A(p, q) theo mùa với độ dài chu kỳ s, kí hiệu SARM As(p, q). Người ta thường gặp

phải chuỗi thời gian với xu hướng cũng như thành phần theo chu kỳ mùa. Do đó q trình ngẫu nhiên (Yt)với tính chất ∆d(Yt−Yt−s)là q trình -ARM A(p, q)gọi là q trình - SARIM A(p, d, q). Đây là giả thiết chung

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) tìm hiểu về phân tích chuỗi thời gian (Trang 51 - 52)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(76 trang)