Modello autoregressivo a media mobile

tipo di modello matematico lineare
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Il modello autoregressivo a media mobile è un tipo di modello matematico lineare che fornisce istante per istante un valore di uscita basandosi sui precedenti valori in entrata e in uscita. A volte denominato modello di Box-Jenkins dal nome dei suoi inventori George Box e Gwilym Jenkins, viene utilizzato in statistica per lo studio delle serie storiche dei dati o nella modellizzazione di sistemi meccanici, idraulici o elettronici.

Caratteristiche

Data una serie storica di valori di   , il modello di ARMA è uno strumento per analizzare e predire dei valori futuri e consiste di due parti, di una parte autoregressiva (AR) e di una parte di media mobile (MA). Il modello è solitamente indicato con ARMA (p,q) dove p è l'ordine della parte autoregressiva e q è l'ordine della parte media mobile.

In particolare, il modello può essere assimilato ad un sistema dinamico lineare a tempo continuo le cui coppie ingresso-uscita (u(.), y(.)) sono legate da un’equazione differenziale lineare di ordine n, del tipo:

 

dove:

  e   denotano la derivata i-esima.

Nei sistemi discreti l'equazione diviene:

 

che risolta secondo la variabile   risulta:


 

Risulta essere quindi la somma di un termine autoregressivo AR costituito dalla parte con i coefficienti   e una parte di moving average MA dei coefficienti  .

ARMA come MA(∞)

È dimostrabile che un qualunque processo ARMA stazionario può essere espresso in modo equivalente come un Modello moving average di tipo MA(∞).

Voci correlate

Bibliografia

  • George Edward Pelham Box e Gwilym Meirion Jenkins, Time Series Analysis: Forecasting and Control, Holden-Day, 1979
  • P. Barone, A. Guspini,Confronto fra le prestazioni numeriche di tre algoritmi per la stima dei parametri di modelli ARMA univariati : il caso MA(1), Roma, Istituto per le applicazioni del calcolo "Mauro Picone", Consiglio nazionale delle ricerche, 1983
  • Estela Bee Dagum, Analisi Delle Serie Storiche: modellistica, previsione e scomposizione, ISBN 8847001463, Springer, 2002
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