20년간의 데이터를 사용하여 내년을 예측하는 방법

먼저 ARMA 모델의 차수 p를 구한 후, 20년간의 분기별 구리선물가격 데이터인 s(n)로 입력하며, 최대값은 80이다. 그런 다음 p S(n)의 자기상관을 찾고 Levison-Durbin 알고리즘을 사용하여 p ARMA 모델의 매개변수를 도출하고 마지막으로 가장 간단한 백색 잡음을 사용하여 선형 시스템 방법을 통해 다음 4개의 데이터를 찾아 90개의 Random White를 생성합니다. p개의 ARMA 모델 매개변수로 구성된 노이즈 데이터 h(n)가 컨볼루션을 수행하면 데이터가 나옵니다. 81번부터 84번까지의 데이터가 예측하려는 데이터입니다.

Levison-Durbin 알고리즘은 본 서론에서 ARMA 모델 스펙트럼 추정에 사용될 숫자입니다. 여기서는 설명하기에는 너무 복잡합니다.

www.answers.com에서 levison-durbin 또는 Yule-Walker 방정식을 검색할 수도 있습니다.