بسیاری از سری های زمانی در عمل تحت تاثیر رویدادهای خارجی نظیر:اعتصاب ها، ظهور جنگ، بحران های سیاسی و غیره قرار می گیرند. نتیجه ی این پیشامدهای بازدارنده که نقاط پرت نامیده می شوند، ظهور مشاهدات تصنعی است که با سایر مشاهدات سری زمانی سازگاری ندارد. در این رساله نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح و تغییر موقت در مدل های garch مورد بررسی قرار گرفته و جهت شناسایی نقاط پرت، اثرات آن ها در تعیین مدل...

مشاهدات سری های زمانی گاهی اوقات تحت تأثیر پیشامدهایی نظیر: اعتصا ب ها، ظهور جنگ ها، بحران های سیاسی و غیره قرار می گیرند. نتایج این پیشامدهای بازدارنده، به وجود آوردن مشاهدات مصنوعی است که با بقیه ی مشاهدات سری زمانی سازگاری ندارد. این قبیل مشاهدات را نقاط پرت می نامند. در این رساله نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح ، تغییر موقت در سری های زمانی چند متغیره مورد بررسی قرار گرفته اند. جهت شن...

در این مقاله انواع نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح و تغییر موقت در سری­های زمانی معرفی و اثر آن­ها در تعیین مدل، برآورد پارامترها و باقیمانده­های مدل مورد بررسی قرار گرفته است. در مطالعه­ای شبیه­سازی، مدل (1و1) garch را در نظر گرفته و آن را با هر یک از نقاط پرت در نقطه زمانی خاصی ادغام کرده، سپس به بررسی و مقایسه تاثیر هر نوع نقطه پرت روی این مدل پرداخته شده است. در نهایت باقیمانده­ها با حض...

  در این مقاله انواع نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح و تغییر موقت در سری­های زمانی معرفی و اثر آن­ها در تعیین مدل، برآورد پارامترها و باقیمانده­های مدل مورد بررسی قرار گرفته است. در مطالعه­ای شبیه­سازی، مدل (1و1) GARCH را در نظر گرفته و آن را با هر یک از نقاط پرت در نقطه زمانی خاصی ادغام کرده، سپس به بررسی و مقایسه تاثیر هر نوع نقطه پرت روی این مدل پرداخته شده است. در نهایت باقیمانده­ها با ...

مشاهدات سری های زمانی گاهی اوقات تحت تأثیر پیشامدهایی نظیر: اعتصاب ها، ظهور جنگ، بحران های سیاسی و غیره قرار می گیرند. نتایج این پیشامدهای بازدارنده، به وجود آمدن مشاهداتی مصنوعی است که با بقیه ی مشاهدات در سر ی های زمانی، سازگاری ندارد. این قبیل مشاهدات را نقاط پرت می نامند. در این پایان نامه ابتدا روش آزمون دنباله ای را برای پیدا کردن نقاط پرت جمع پذیر و نوساز در مدل های arma به کار می بریم. ...

در این رساله به شناسایی داده‏های پرت جمع‏پذیر در سری های تلفیق یافته که در سال‏های اخیر توجه خاص بسیاری از آماردانان را به خود جلب کرده است، پرداخته شده است. ابتدا با به کار بردن تابع مداخله، اثر چهار نوع معمول نقطه ی پرت، 1) نقطه‏ی پرت نوساز، 2) نقطه‏ی پرت جمع‏پذیر، 3) تغییر سطح و 4) تغییر موقت، را در مدل سری زمانی sarima به عنوان یک حالت خاص مدل فصلی تلفیق یافته بررسی کرده و در ادامه سه روش ب...

در این مقاله روشی برای استفاده از خروجی‌های کالمن فیلتر برای شناسایی تغییرات تأثیر گذار سری زمانی ارائه شده است. از آن‌جا که الگوریتم کالمن فیلتر برای تحلیل مدل‌های فضای حالت به کار می‌رود که مدل‌های خطی ARMA را پوشش می‌دهد، استفاده از این روش می‌تواند برای شناسایی تغییرات از جمله مقادیر پرت به کار رود. در این مقاله روش پیشنهاد شده برای شناسایی پنج تغییر: نقطه پرت جمع پذیر، تغییر سطح، تغییرات ف...

‎در یک سری زمانی ممکن است در یک بازه زمانی ‎‎‏معین نقاط پرت به صورت پی در پی وجود داشته باشند‎.‎ مجموعه این نقاط پرت که ‎‎یک تکه پرت گ‎‏فته می شود‏، به تازگی مورد توجه آماردانان قرار گرفته است. شناسایی تکه پرت جمع پذیر به دلیل وجود اثرات پوششی و غرق شدن به آسانی میسر نمی شود. روش های بیزی که در سال های جدید در سری های زمانی کاربرد یافته اند‏، با کمک الگوریتم مونت کارلوی زنجیره مارکوفی می توانند...

در این تحقیق به تاثیر و شناسایی انواع نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح، تغییر موقت در تعیین مدل و براورد پارامترهای سری زمانی چند متغیره پرداخته می شود. برای شناسایی انواع نقاط پرت در مدل سری های زمانی چند متغیره روش تکرار پانکراز و همکاران (2000) مورد توجه قرار می گیرد. سپس توانایی این روش نسبت به روش کلاسیک یک متغیره سری زمانی مورد بررسی قرار می گیرد. از آنجا که قیمت سکه تحت تاثیر قیمت جها...

در این مطالعه وضعیت تولید گوشت مرغ و گاو در استان فارس با توجه به مخاطرات هم زمان ناشی از قیمت و تولید این محصولات بر اساس روش موآویا آلقالیس بررسی و تحلیل شد. در این روش نیازی به شناسایی ویژگی های تابع تولید و برآورد آن نیست و برای تحمین توابع مطلوبیت مستقیم و غیرمستقیم قابل استفاده است. معادلات تخمینی برای دو فرم معمول ریسک تولید (جمع پذیر و ضرب پذیر) استخراج و نتایج  مقایسه شد. داده های مورد...