データをフィッティングしてARMAモデルの係数推定値を取得する場合、ソフトウェアによって生成されたMA項はどのようにデータに適合しますか。MA(1) 項はホワイト ノイズであり、シミュレーションごとに再生成されるため、適合しようとするたびに異なる値が得られませんか?
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MA(1) の係数は、系列の現在の値が、純粋にランダムなプロセスと純粋にランダムなプロセスの以前の値によって (構成される) 影響を受ける程度の尺度です。データが MA(1) として生成されたという仮定の下でデータから推定されるのは、これらの係数です。データは実行ごとに変化しないため、MA 係数の推定値は実行ごとに変化しません。
言い換えると、データは未知の係数 $\beta_0$ および $\beta_1$ を持つ MA(1) から来ると想定され、ARMA フィッティング ソフトウェアはこれらの係数の母集団値を推定することを目的としています。
モデルをデータに適合させる際に疑似乱数が発生することはありません。これは、初期値によって係数の値が導出され、モデルに適合するために使用される最適化プロセスです。そうすることで、係数の新しい値が割り当てられ、適合が改善されます。これは、係数の値を変更しても適合がそれ以上改善されなくなるまで続きます。その時点で、モデルは収束しています。
おそらく、MA プロセスの理論的定義と、定常時系列への ARMA のフィッティングを混同しているのではないでしょうか?
于 2013-01-31T17:09:45.990 に答える