Arima model example in stata forex
Modelo de caminhada aleatória Quando confrontado com uma série de tempo que mostra crescimento irregular, como o X2 analisado anteriormente, a melhor estratégia pode não ser tentar prever diretamente o nível da série em cada período (ou seja, a quantidade Y t). Em vez disso, pode ser melhor tentar prever a mudança que ocorre de um período para o outro (ou seja, a quantidade Y t-Y t-1). Ou seja, pode ser melhor olhar a primeira diferença da série, para ver se um padrão previsível pode ser encontrado lá. Para fins de previsão de um período de antecedência, é tão bom prever a próxima mudança quanto a prever o próximo nível da série, uma vez que a mudança prevista pode ser adicionada ao nível atual para produzir um nível previsto. O caso mais simples de tal modelo é aquele que sempre prevê que a próxima mudança será zero, como se a série fosse igualmente susceptível de subir ou diminuir no próximo período, independentemente do que tenha feito no passado. Heres uma imagem que ilustra um pro