Инновационный подход к прогнозированию: модель Бокса-Дженкинса

Гордон Скотт — опытный инвестор и технический аналитик с более чем 20-летним стажем, обладатель звания Chartered Market Technician (CMT).

Что такое модель Бокса-Дженкинса?

Модель Бокса-Дженкинса представляет собой математический инструмент, предназначенный для прогнозирования данных на основе анализа временных рядов. Она способна обрабатывать различные типы временных данных и выявлять закономерности, опираясь на их прошлое поведение.

Основной метод заключается в использовании разностей между наблюдениями для выявления трендов с помощью авторегрессии, скользящих средних и сезонного дифференцирования, что позволяет строить точные прогнозы.

Модель ARIMA (авторегрессионная интегрированная модель скользящего среднего) является разновидностью модели Бокса-Дженкинса. Часто эти термины используются взаимозаменяемо.

Основные моменты

• Модель Бокса-Дженкинса — это метод прогнозирования, основанный на регрессионном анализе временных рядов.
• Её ключевое предположение — прошлые события влияют на будущие.
• Модель оптимально работает для краткосрочного прогнозирования до 18 месяцев.
• ARIMA — частный случай модели Бокса-Дженкинса.

Глубокое понимание модели Бокса-Дженкинса

Данная модель широко применяется для прогнозирования различных показателей, включая бизнес-данные и цены на финансовые инструменты.

Модель была разработана математиками Джорджем Боксом и Гвилимом Дженкинсом и описана в их книге «Анализ временных рядов: прогнозирование и управление».

Оценка параметров модели может быть сложной, поэтому для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать специализированное программное обеспечение. Модель особенно эффективна для прогнозирования на сроки не более 18 месяцев.

Методология модели Бокса-Дженкинса

Модель Бокса-Дженкинса — одна из многих моделей анализа временных рядов, которая часто автоматически выбирается программным обеспечением для прогнозирования, исходя из характеристик данных. Она считается отличным выбором для стабильных и мало изменчивых наборов данных.

Прогнозирование основано на трёх ключевых принципах: авторегрессия (p), дифференцирование (d) и скользящее среднее (q). В совокупности эти параметры формируют модель ARIMA (p, d, q).

Процесс авторегрессии (p) проверяет стационарность данных — если ряд стационарен, прогнозирование упрощается. В противном случае применяется дифференцирование (d). Параметр q отвечает за оценку влияния скользящего среднего. Совместный анализ этих параметров позволяет построить качественный прогноз.

Важно

Единичный шок может оказывать влияние на значения модели Бокса-Дженкинса бесконечно долго, что отражает долговременное влияние кризисов на финансовые модели.

Модель ARIMA и её компоненты

Модель Бокса-Дженкинса является разновидностью ARIMA-модели, которая оценивает зависимость переменной от её прошлых значений и изменений других факторов. Она фокусируется на разностях во временном ряду, а не на абсолютных значениях.

• Авторегрессия (AR): переменная регрессирует на свои предыдущие значения.
• Интегрирование (I): дифференцирование данных для достижения стационарности ряда.
• Скользящее среднее (MA): учитывает ошибки предыдущих прогнозов при построении модели.

Прогнозирование цен акций

Одно из практических применений модели Бокса-Дженкинса — прогнозирование цен на акции. Анализ обычно проводится с использованием программного обеспечения R, которое выводит логарифмические результаты для построения прогнозов на выбранный период.

ARIMA-модели предполагают, что прошлые значения оказывают влияние на текущие и будущие, что отражает поведение участников рынка при принятии решений.

Однако эта гипотеза не всегда оправдана. К примеру, перед финансовым кризисом 2008 года многие инвесторы не учитывали риски, связанные с ипотечными ценными бумагами, что привело к резкому изменению цен и нарушению прогнозов моделей.

В такие периоды рыночная оценка быстро меняется из-за новых факторов риска, что может ставить в затруднительное положение модели, основанные на исторических данных.

Изучите полезные статьи в категории Технический анализ на дату 04-07-2021. Статья под заголовком "Инновационный подход к прогнозированию: модель Бокса-Дженкинса" предлагает глубокий анализ и практические советы в области Технический анализ. Каждая статья подготовлена экспертами для предоставления максимальной ценности читателям.

Статья " Инновационный подход к прогнозированию: модель Бокса-Дженкинса " расширяет ваши знания в категории Технический анализ, держит вас в курсе последних событий и помогает принимать обоснованные решения. Каждая статья основана на уникальном контенте, обеспечивая оригинальность и качество.