8.7 ARIMA-Modellierung in R Wie funktioniert auto. arima () Arbeit Die auto. arima () - Funktion in R verwendet eine Variante des Hyndman - und Khandakar-Algorithmus, die Einheitswurzeltests, Minimierung von AICc und MLE kombiniert, um ein ARIMA-Modell zu erhalten. Der Algorithmus folgt diesen Schritten. Hyndman-Khandakar-Algorithmus für die automatische ARIMA-Modellierung Die Anzahl der Differenzen d wird anhand wiederholter KPSS-Tests ermittelt. Die Werte von p und q werden dann durch Minimieren der AICc nach dem Differenzieren der Daten d mal gewählt. Anstatt jede mögliche Kombination von p und q zu berücksichtigen, verwendet der Algorithmus eine schrittweise Suche, um den Modellraum zu durchqueren. (A) Das beste Modell (mit kleinstem AICc) wird aus den folgenden vier ausgewählt: Wenn d0 dann die Konstante c enthalten ist, wenn dge1 dann die Konstante c auf Null gesetzt wird. Dies wird das aktuelle Modell genannt. (B) Variationen des aktuellen Modells werden betrachtet: Variieren Sie p und / oder q aus dem aktuellen Modell durch pm1 include / exclude c aus dem aktuellen Modell. Das bisher beste Modell (entweder das aktuelle Modell oder eine dieser Varianten) wird zum neuen aktuellen Modell. (C) Wiederholen Sie Schritt 2 (b), bis kein unteres AICc gefunden werden kann. Eigenes Modell auswählen Wenn Sie das Modell selbst wählen möchten, verwenden Sie die Arima () - Funktion in R. Um zB das ARIMA (0,0,3) - Modell an die US-Verbrauchsdaten anzupassen, können die folgenden Befehle verwendet werden. Fit lt - Arima 40 usconsumption 91. 1 93. Ordnung c 40 0. 0. 3 41 41 Es gibt eine weitere Funktion arima () in R, die auch für ein ARIMA-Modell passt. Allerdings ist es nicht zulässig, die Konstante c, außer d0, und es gibt nicht alles, was für die Prognose () - Funktion benötigt. Schließlich erlaubt es nicht, das geschätzte Modell auf neue Daten anzuwenden (was für die Überprüfung der Prognosegenauigkeit nützlich ist). Daher wird empfohlen, dass Sie Arima () verwenden. Modellierungsverfahren Bei der Anpassung eines ARIMA-Modells an einen Satz von Zeitreihendaten bietet das folgende Verfahren einen nützlichen allgemeinen Ansatz. Zeichnen Sie die Daten. Identifizieren Sie ungewöhnliche Beobachtungen. Falls erforderlich, transformieren Sie die Daten (mit einer Box-Cox-Transformation), um die Varianz zu stabilisieren. Wenn die Daten nicht stationär sind: nehmen Sie erste Unterschiede der Daten, bis die Daten stationär sind. Überprüfen Sie die ACF / PACF: Ist ein AR (p) oder MA (q) Modell geeignet Versuchen Sie Ihr ausgewähltes Modell (e) und verwenden Sie die AICc, um ein besseres Modell zu suchen. Überprüfen Sie die Residuen aus Ihrem gewählten Modell, indem Sie die ACF der Residuen aufzeichnen und einen Portmanteau-Test der Residuen durchführen. Wenn sie nicht wie weißes Rauschen aussehen, versuchen Sie ein modifiziertes Modell. Sobald die Residuen wie weißes Rauschen aussehen, Prognosen berechnen. Der automatisierte Algorithmus kümmert sich nur um die Schritte 35. Also auch wenn Sie es verwenden, müssen Sie noch auf die anderen Schritte selbst zu kümmern. Der Prozess ist in Abbildung 8.10 zusammengefasst. Beispiel 8.2 Saisonbereinigte Ausrüstungsaufträge Wir werden dieses Verfahren auf die saisonbereinigten elektrischen Ausrüstungsaufträge in Abbildung 8.11 anwenden. Wenn wir stattdessen den automatisierten Algorithmus verwendet hätten, hätten wir in diesem Beispiel genau dasselbe Modell erhalten. Verstehen von Konstanten in RA-nicht-saisonalem ARIMA-Modell können als Start-Label-Tag (1-phi1B - cdots - phip Bp) (1-B) d yt c (1 theta1 B cdots thetaq Bq) und qquadqquad-Ende oder äquivalent als Start-Label geschrieben werden (1 & ndash; B) d (yt - mu td / d) (1 theta1 B cdots thetaq Bq) et, qquadqquad end, wobei c mu (1 - phi1 - cdots - phip) und Mu der Mittelwert von (1-B) d yt ist. R verwendet die Parametrisierung der Gleichung (ref). Somit ist die Einbeziehung einer Konstanten in ein nicht-stationäres ARIMA-Modell äquivalent zum Induzieren eines Polynomtrends der Ordnung d in der Prognosefunktion. (Wenn die Konstante weggelassen wird, enthält die Prognosefunktion einen Polynomtrend der Ordnung d-1.) Wenn d0, haben wir den Sonderfall, dass mu der Mittelwert von yt ist. Standardmäßig legt der Befehl arima () in R cmu0 fest, wenn dgt0 und liefert eine Abschätzung von mu bei d0. Der Parameter mu wird als Intercept im R-Ausgang bezeichnet. Sie liegt nahe dem Stichprobenmittelwert der Zeitreihe, ist aber gewöhnlich nicht identisch mit ihr, da das Stichprobenmittel nicht die Maximum-Likelihood-Schätzung ist, wenn pqgt0. Der Befehl arima () hat ein Argument include. mean, das nur bei d0 wirksam ist und standardmäßig TRUE ist. Einstellung include. meanFALSE zwingt mu0. Der Befehl Arima () aus dem Prognosepaket bietet mehr Flexibilität bei der Einbeziehung einer Konstanten. Es hat ein Argument include. mean, das identische Funktionalität zu dem entsprechenden Argument für arima () hat. Es hat auch ein Argument include. drift, die mune0, wenn d1 erlaubt. Für dgt1 ist keine Konstante zulässig, da ein quadratischer oder höherwertiger Trend bei der Prognose besonders gefährlich ist. Der Parameter mu heißt Drift im R-Ausgang bei d1. Es gibt auch ein Argument include. constant, das, wenn TRUE. Wird include. meanTRUE setzen, wenn d0 und include. driftTRUE, wenn d1. Wenn include. constantFALSE. Werden beide include. mean und include. drift auf FALSE gesetzt. Wenn include. constant verwendet wird, werden die Werte von include. meanTRUE und include. driftTRUE ignoriert. Auto. arima () Die auto. arima () - Funktion automatisiert die Einbeziehung einer Konstanten. Standardmäßig wird für d0 oder d1 eine Konstante eingefügt, wenn sie den AIC-Wert für dgt1 verbessert, wird die Konstante immer weggelassen. Wenn allowdriftFALSE angegeben ist, dann ist die Konstante nur erlaubt, wenn d0.Statistical Consulting Ich bin ein professionelles Angebot Dienstleistungen in den Bereichen der statistischen und Finanzberatung. Ich habe einen Doktortitel in Statistik und einen Doktorgrad in Finance von der Stanford University. Ich arbeite seit vier Jahren in der Industrie und konzentriere mich auf Projekte, die sich auf Data Mining, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, Zeitreihenanalyse, stochastische Volatilitätsmodellierung / Asset Pricing, statistische Arbitrage / Entwicklung von Eigenhandelsstrategien und so weiter beziehen. Ebenso wichtig, ich habe sechs Jahre finanzielle und statistische Beratungserfahrung. Ich habe Unternehmen, Geschäftsleute, Forscher und Studenten in den Bereichen Finanzen, Marketing, Medizin, Biologie, Psychologie, Soziologie, Politikwissenschaften, Bildung und Informatik konsultiert. Ausgewählte Bereiche meiner Kompetenz: Robuste und effiziente Schätzung, Hypothesenprüfung, Regression, Klassifizierung, Data Mining, ANOVA / ANCOVA, Zeitreihenanalyse, spezifische Methoden der Ökonometrie und Biostatistik, stochastische Prozesse, Markov Chain Monte Carlo, Bayessche Modellierung, statistische Arbitrage, Asset Pricing, R / S-PLUS, Matlab, SPSS, SAS, Stata, EViews, Minitab. Normalerweise treffe ich mich in Manhattan. Ich berate auch über Skype (ermöglicht Videokonferenzen und Desktop-Sharing), E-Mail und Telefon, wenn die Kunden weit von New York sind. Darüber hinaus tue ich komplette Projekte für meine Kunden, die nicht benötigen eine Besprechung. Beispiele für Dienstleistungen: Datenanalyse in einem der großen statistischen Pakete, Entwurf von Experimenten, Entwicklung von Preissystemen und Handelssystemen, Vorbereitung für Präsentationen und Tests, Dissertationsunterstützung, Beratungsgespräche zur Verbesserung des Allgemeinwissens. Bitte kontaktieren Sie mich unter at stanfordphd Bitte lesen Sie die detaillierte Beschreibung der Art der Dienstleistung, Erfahrung, Fallstudien und Preise auf der Domain-Website im Zusammenhang mit der E-Mail-Adresse oben. Unten ist eine kurze Zusammenfassung. KW: Data Mining / Maschinelles Lernen, Signalverarbeitung, Mustererkennung, Neuronales Netz, Projektionsverfolgung, Waveletanalyse, MART, MARS, CART, Klassifizierung, Random Forest, Kammregression, Lasso, Nachbarn, Diskriminanzanalyse, Logistik-Regression, Logit / Probit-Transformation, Linearisierung nichtlinearer Regression, Spline, Kernel-Smother, Unterstützungsvektorautomaten, Kreuzvalidierung, Modellauswahl, Bootstrap, Jacknife, Faktoranalyse / Hauptkomponenten (PCA), Monte Carlo, Varianz Markus-Kette Monte Carlo, EM-Algorithmus, Gibbs-Sampler, Metropolis - Hastings, Bayes-Regel, Bayessche Statistik, konjugierte vorherige, posteriore Verteilung, bedingte Erwartung, multivariate Verteilung, Weganalyse, z-Score, (WLS), verallgemeinerte Kleinstquadrate (GLS), Heteroskedastizität, Leverage, Outlier-Diagnostik, robuste Schätzung / Hypothesenprüfung / Konfidenzintervall, Schrumpfung, Varianz-Transformation, (ANOVA / MANOVA), Analyse der Kovarianz (ANCOVA / MANCOVA), Biostatistik / Bioinformatik, GWAS, Populationsgenetik, Überlebensanalyse, Kaplan-Meier-Schätzer, Cox-Modell, Längsschnitt (B), Binomial / geometrisch / Gamma-Verteilung, Bernoulli-Studie, diskrete Wahrscheinlichkeitszeitreihen, instrumentelle Variable, simultane Gleichungen, generalisierte Momentenmethode (GMM), ARMA / ARIMA, ARCH / GARCH, ARDL, Vektorautoregression (VAR), spektrale Theorie, Autokorrelation, Kalman-Filter und andere Filterverfahren, Prognose, Interventionsanalyse, martingale, Punkt (SDE), Ito-Lemma, Rückwärts-Kolmogorov-Gleichung, Feynman - Stochastische Differentialgleichung, Stochastische Differentialgleichung, Kac, stationäre Verteilung, Markov-Kette, irreduzierbar, transient / absorbierend / rekurrenten Zustand, Balance-Gleichung, Transition, Regime-Switching-Prozess, Hidden Markov Model (HMM), Preisgestaltung für Strukturänderungen, Optionspreise, risikoneutrale Messung, Replikationsstrategie (FX / FOREX), Kreditderivat, Eigenkapital, Rohstoffe, Basket Option, exotische Derivate, Swap, Swaption, Cap, Caplet, Löschung Swap, Zerlegbarer Swap, Callable Bond (CDS), maßgeschneiderte CDO, Index-Tranche, First-to-Default-Swap, Hypothek, empirische Vorauszahlungsmodelle, Copula-Rahmen, (HJM), Longstaff - Scwartz, Crank - Nicolson - Schema, Portfolio - Theorie, Finanzökonomie, statistisches Arbitrage (Statarb), Replikation, Dynamik, Kointegration, Dickey - Fuller, proprietärer Handel, Sharpe / CalMar Verhältnisoptimierung, Backtesting, Drawdown, technische Analyse, Portfoliooptimierung und Risikomanagement, Hedging, Schmetterlingshandel SPSS, SAS, Matlab, Stellenangeboten Beratungsangeboten Neuen Projekten Anfragen zu Stellen Expertenrat-Anfragen Geschäften Referenz-Anfragen Kontaktaufnahme Vollständiges Profil anzeigen Öffentliches Profil bereitgestellt von: LinkedIn Ein öffentliches Profil erstellen: Anmelden oder Jetzt Mitglied werden Das vollständige Profil von Eviews anzeigen und ... , Berlin, Frankfurt am Main, Frankfurt am Main, Frankfurt am Main, Frankfurt am Main, Hessen, Deutschland, Europa, Großbritannien und Nordirland, Moskau, Russland, Tokio, Japan, Hongkong, China, Sydney, Melbourne, Brisbane, Australien. New York, NY 10012 Haben Sie ein Standard-Preissystem für Ihren Service Wenn ja, bitte teilen Sie die Details hier. Sofern nicht Dringlichkeit besteht, beträgt die Rate 60 pro Stunde für Standardprojekte (Regression, ANOVA, Umfrageentwurf, nichtparametrische Tests) und mehr für Quothigh-Techquot-Materialien (Data Mining, Clusteranalyse, Paneldaten, multivariate Zeitreihen, versteckte Markov-Modelle , Markov Chain Monte Carlo, Bayessche Modellierung, GWAS, erweiterte SAS Funktionalität, statistische Arbitrage, exotische Asset Pricing, Marktrisikomanagement, Handelsstrategien). Bitte senden Sie mir eine E-Mail an at stanfordphd für detailliertere Preisinformationen oder jede andere Anfrage. Welche Art von Kunden haben Sie gearbeitet? Die folgenden Dienstleistungen werden in den Bereichen statistische Beratung und Finanzberatung angeboten. 1 BERATUNG AUF DER STUNDENBASIS Die Übungsdauer beträgt mindestens 2 Stunden. Ich treffe mich für Face-to-Face-Sessions in New York. Ich berate Kunden an anderen Orten über Skype (ermöglicht Videokonferenzen und Screen-Sharing), E-Mail und Telefon. 2 DAS PROJEKT FÜR IHNEN Das Paket enthält alle Analysen, die für die Projekt-Schlussfolgerungen, die als Word-doc-Anweisungen aufgeschrieben wurden, wie Sie die Analyse durchführen, erforderlich sind, damit Sie meine Ergebnisse replizieren können. 3 ENTWICKLUNG QUANTITATIVER SYSTEME Ich entwickle Infrastruktur, die für Eigenhandel, Risikomanagement, Mustererkennung oder jede andere Art von quantitativer Analyse erforderlich ist. Ich erbringe die Infrastruktur in einer Form, die es erlaubt, relativ autonom innerhalb der Systeme Ihres Unternehmens zu funktionieren. 4 DISSERTATION ASSISTANCE Ich helfe Ihnen, Forschungsziele neu zu formulieren und mit den entsprechenden statistischen Methoden zu vergleichen. Ich führe die Datenanalyse für Sie in der Software Ihrer Wahl durch: SPSS, SAS, R, Matlab, Stata, Minitab oder EViews. Alternativ führe ich Sie durch die Durchführung der Analyse selbst und helfen bei der Interpretation der Ergebnisse. Ich bereite Sie für jede Präsentation Ihrer Forschung vor. Ich stelle sicher, dass Sie die ganze Theorie vor der Dissertationsverteidigung kennen. Vielleicht möchten Sie die Dissertationstipps zu lesen. 5 ENTWICKELN EINES KURSES FÜR EINE GEGEBENE UNTERSUCHUNG Ich bereite Lernmaterialien, Übungen und datengestützte Projekte für Sie vor. Sie lesen das Material und Projekte nach Ihrem eigenen Timing. Danach treffen wir uns von Angesicht zu Angesicht oder in Skype. Ich überprüfe die Ergebnisse Ihrer Arbeit und beantworte die Liste der Fragen, die Sie vorbereitet haben. Ich erkläre, wie man mehrere ausgewählte Aufgaben nähern. Danach gebe ich Ihnen eine neue Reihe von Lernmaterialien und Übungen. Der Zyklus wiederholt sich. Diese Option ermöglicht es Ihnen, Ihre Fähigkeiten relativ billig zu verbessern, da Sie nicht zahlen für die Zeit, wenn ich nicht da bin. Welchen Rat würden Sie geben einen Kunden suchen, um einen Anbieter in Ihrem Arbeitsbereich mieten Immer für eine Art der Überprüfung der Anmeldeinformationen zu stellen. Zum Beispiel beschreiben einige Beratungsunternehmen sich als mit Harvard, Stanford oder Berkeley PhDs verpackt. In Wirklichkeit können diese die Gründer des Unternehmens, die derzeit nicht im Raum vorhanden sind. Die Person, die am Tisch mit Ihnen sitzt, kann wenig mit dem beschriebenen Profil zu tun haben. Zeitschrift für Wirtschafts - und Verwaltungswissenschaften Modellierung der Wechselkursbelastung. (Bradford University, Bradford University, Bradford, Vereinigtes Königreich und Kairo University Business School , Kairo Universität, Kairo, Ägypten) Zitat: Islam Amer. (2014) Modellierung der Wechselkursbelastung. Eine Branchenstudie mit Panel ökonometrischen Methoden aus ägyptischen Versicherungsdaten, Journal of Economic and Administrative Sciences. Vol. 30 Iss: 2, pp.96 - 120 DOI dx. doi. org/10.1108/JEAS-03-2013-0009 Downloads: Der Volltext dieses Dokuments wurde 229 Mal seit 2014 heruntergeladen. Der Zweck dieser Arbeit ist es, eine Lücke zu schließen In der Devisenkurse Exposure Management Literatur, wie die bestehende Literatur hat sich nur auf die entwickelte Volkswirtschaft konzentriert, und auch die aktuelle Literatur über Wechselkursrisiken von Zedenten Versicherungsgesellschaften ist sehr begrenzt. Da sich die ägyptischen Versicherungsgesellschaften direkt mit Devisenkursen befassen, sind sie aufgrund ihrer internationalen Rückversicherungsgeschäfte mit Wechselkursen konfrontiert. Design / Methodik / Ansatz Für die Stichprobe von 23 ägyptischen Versicherungsunternehmen im Zeitraum 2002-2009 wird ein dreistufiges Modell von Martin und Mauer (2003, 2005) zur Abschätzung des Wechselkursrisikos verwendet. Allerdings hat der Autor zwei Innovationen für diese Methode. Die erste Neuerung der Autoren ist, dass anstelle der Betrachtung des unvorhergesehenen operativen Ergebnisses für jedes Zedentenunternehmen (wie in beiden früheren Papieren) dieses Papier die unvorhergesehenen operativen Erträge auf aggregierter Ebene betrachtet. Die Autoren zweite Innovation ist, dass anstelle des Modells in früheren Papieren verwendet der Autor ein Modell aus dem versicherungsmathematischen Bereich, die von Blum et al. (2001) zur Modellierung von Wechselkursen mit ihren relevanten Bestandteilen (Inflation und Zins). Die zentrale Erkenntnis der Studie ist, dass das Wechselkursrisiko in der ägyptischen Versicherungswirtschaft nicht signifikant ist (auf 10 Prozent) und untersucht dieses Ergebnis. Forschungsbeschränkungen / Implikationen Diese Studie hat erhebliche Beiträge zur vorhandenen wissenschaftlichen Literatur geleistet, aber die Ergebnisse veranschaulichen auch die Grenzen der Forschung. Diese Einschränkungen bieten jedoch wichtige Hinweise für die zukünftige Forschung. Diese These konzentriert sich ausschließlich auf die Transaktions-Exposition, die Ägypten Versicherungen Erfahrung mit Schwankungen der US-Dollar-Wechselkurs in Bezug auf ihre internationale Rückversicherung. Infolgedessen war das Untersuchen der Übersetzung und der ökonomischen Belichtung über den Rahmen und Zweck dieser Studie hinaus. Praktische Implikationen Die Ergebnisse dieser Forschung liefern bedeutungsvolle Implikationen für Industriepraktiker. Da die ägyptischen Versicherungsgesellschaften nicht gegen Wechselkursrisiken immun sind, müssen die einzelnen Versicherer Anstrengungen unternehmen, um ihr individuelles Wechselkursrisiko zu approximieren und zu quantifizieren. Da die ägyptischen Versicherungsunternehmen zunehmend weltweit tätig sind (über die internationale Rückversicherungsbranche), ist diese Forschung und ihre Ergebnisse für Praktiker nicht nur in Ägypten, sondern auch weiter weg von Bedeutung. Schließlich wird angenommen, dass diese Forschung größere Auswirkungen auf internationale Finanzakteure, die in ägyptischen Finanz - und nichtfinanziellen Sektoren tätig sind, hervorheben wird, einschließlich Banken, die nicht einzeln in US-Dollar, sondern in mehreren Währungen ausgesetzt sind. Ein aktuelles ägyptisches Beispiel ist Ägypten Air, das aufgrund von Wechselkursschwankungen im Jahr 2013 geschätzte US 600 Millionen verloren hat. Originalität / Wert Da die ägyptische Versicherung weltweit funktioniert, sind die Ergebnisse dieser Arbeit nicht nur für ägyptische Versicherungsmanager, sondern auch für Praktizierende außerhalb Ägyptens von Bedeutung.
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