ARIMA(p,d,q)-Prozess

Der ARIMA(p,d,q)-Prozess bezieht sich auf ein Modell zur Zeitreihenanalyse, das häufig in der ökonometrischen Forschung und Vorhersage verwendet wird. Mit diesem Modell können Datenmuster und Trends in einer sequentiellen Reihenfolge analysiert und Vorhersagen über zukünftige Werte erstellt werden.

Der Buchstabe "AR" steht für "Auto-Regressive" und bezieht sich auf den autoregressiven Bestandteil des Modells. Dieser Bestandteil verwendet vergangene Werte der abhängigen Variablen, um zukünftige Werte zu modellieren. Der Buchstabe "MA" steht für "Moving Average" und bezieht sich auf den gleitenden Durchschnittsbestandteil des Modells. Dieser Bestandteil verwendet den Fehlerterm, der in vergangenen Perioden auftrat, um zukünftige Werte zu modellieren.

Die Parameter p, d und q in ARIMA(p,d,q) sind numerische Werte, die die Ordnung des ARIMA-Prozesses bestimmen. Das "p" gibt die Anzahl der zurückliegenden Perioden an, die im autoregressiven Bestandteil verwendet werden sollen. Das "d" gibt die Anzahl der Differenzierungen an, die angewendet werden müssen, um die Zeitreihe zu einer stationären Zeitreihe zu machen. Das "q" gibt die Anzahl der zurückliegenden Perioden an, die im gleitenden Durchschnittsbestandteil verwendet werden sollen.

Der ARIMA(p,d,q)-Prozess ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Analyse und Vorhersage von Zeitreihendaten. Es ermöglicht Analysten und Investoren, zukünftige Muster und Trends zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit diesem Modell können auch Saisonmuster und andere komplexe Muster in den Daten berücksichtigt werden.

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