Авторегресійна модель – це кореляційно-регресійна модель, яка, крім факторних ознак, містить одне або більше попередніх значень результуючої змінної.
Методи оцінювання параметрів авторегрісійних моделей:
1.метод допоміжних змінних – припустимо що ми найшли змінну - «замінник» для ут-1, яка сильно корелює з ут-1, але не корелює з υт, де υт – помилка, що зявляється у моделі Койка або в моделі адаптивних очікувань. Таку змінну називають допоміжною змінною
2.метод авто регресійних перетворень - в авто регресійних моделях s-го порядку поточне значення випадкової величини εт можна представити як лінійну комбінацію скінченної кількості її поередніх значень εт-і, і=1,s та випадкової величини υт. εt= φ1εt-1+ φ2εt-2+υt
3.Метод ковзних середніх.
Просте ковзне середнє– є одними з найбільш простих і популярних індикаторів в технічному аналізі. SMA є звичайним середнім арифметичним від цін за певний період. SMA відноситься до класу індикаторів, які слідують за трендом, воно допомагає визначити початок нової тенденції і її завершення, за його кутом нахилу можна визначити силу (швидкість руху), воно ж в якості основи (або згладжуючого фактора) застосовується у великій кількості інших технічних індикаторів. Іноді ковзне середнє називають лінією тренда. Формула простого ковзного середнього: , деPi – ціни на ринку;
n – основний параметр – довжина згладжування або період SMA (кількість цін що входять у розрахунок ковзного). Іноді цей параметр називають порядком змінного середнього.
Просте ковзне середнє є звичайним середнім арифметичним від цін за певний період. SMA являє собою якийсь показник ціни рівноваги за певний період, чим коротше SMA, тим за менший період береться рівновага. Усереднюючи ціни, воно завжди слідує за головною тенденцією ринку, фільтруючи дрібні коливання. Чим менший параметр SMA (коротке ковзне середнє), тим швидше воно визначає нову тенденцію, але й одночасно робить більше помилкових коливань, і навпаки чим більший параметр (довге ковзне середнє), тим повільніше визначається новий тренд, але надходить менше помилкових коливань.
Недоліки методу ковзного середнього:
При використанні методу SMA для торгівлі по тренду запізнювання на вході і на виході з тренда як правило дуже значне, тому в більшості випадків втрачається велика частина трендового руху.
Один з найбільш серйозних недоліків методу SMA, полягає в тому що воно надає однакові ваги як новими цінами, так і більш старими, хоча логічніше було б припустити, що нові ціни важливіші, тому що відображають більш близьку ринкову ситуацію до поточного моменту