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什么是自回归？(autoregressive?)

“自回归”是处理时间序列数据时使用的一个统计术语，它指的是与同一变量的先前值相关或依赖的变量量或感兴趣的值。相关术语“自回归”是一种回归分析形式，它使用时间序列数据作为输入，以确定感兴趣的变量是否确实是自回归的，也就是说，取决于其自身的先前值。一个结果是自回归的感兴趣变量表明，当前值和过去值之间存在因果关系，但其本身并不能证明这一点。因此，通常使用预测分析方法来分析已知或可疑自回归量或值的时间序列...

“自回归”是处理时间序列数据时使用的一个统计术语，它指的是与同一变量的先前值相关或依赖的变量量或感兴趣的值。相关术语“自回归”是一种回归分析形式，它使用时间序列数据作为输入，以确定感兴趣的变量是否确实是自回归的，也就是说，取决于其自身的先前值。一个结果是自回归的感兴趣变量表明，当前值和过去值之间存在因果关系，但其本身并不能证明这一点。因此，通常使用预测分析方法来分析已知或可疑自回归量或值的时间序列，以预测此类变量的未来值。。

由于人类和自然过程的影响，在许多地方都会出现具有某种显著自回归程度的感兴趣变量。例如，股票市场价格、汇率、数字信号和人口中的个体数量都被认为是自回归的，至少在某种程度上是如此。此外，自回归分析有多种形式，每种形式都被认为更适合或更不适合，因此适用于特定类型的自回归数据集。在这些应用中，自回归被用于医疗保健，以提高超声诊断测试的分辨率和解释能力；在电信领域，改善数字信号的传输、接收和处理；在经济学中，预测宏观经济和企业绩效；在金融服务领域，计算个人信用评分、发现欺诈、计算保险风险状况和保费。。

自回归移动平均（ARMA）模型结合了自回归和移动平均模型——其组成元素随时间推移而变化的平均值。也被称为Box-Jenkins模型——以George Box和Gwilym Jenkins的名字命名，这两位统计学家改进了他们最初的公式，并推广了它们的使用——它们通常用于建模和测试时间序列，这些时间序列是外生或外部冲击及其自身过去表现的函数。ARMA模型“适合”一些已知或可疑的自回归变量或感兴趣的变量随时间的实际观测，以便更好地理解产生这些变量的过程。与严格的自回归模型相比，它们被认为是建立因果关系的一种手段——自变量和因变量之间存在因果关系。因此，它们通常用于时间序列预测和其他形式的预测分析。。

发表于 2022-02-07 01:00
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分类：商业金融

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