AR-ABS modelis

Tai auto-regresijos modelis

\begin{eqnarray}w_{t} = \sum_{i=1}^p a_i w_{t-i} + \epsilon_{t-j}
+\epsilon_t,
\end{eqnarray}


kur
$w_t$ prognoze rytoj
$w_{t-1}$ ši diena,
$\epsilon_t$ atsitiktine paklaida rytoj,
$a_i$ tai itakos koeficientai.

Juos nustatom minimizuodami

\begin{eqnarray}f(x)= \sum_{t=1}^T \vert\epsilon_t\vert.
\end{eqnarray}


Cia tinka tiesinis programavimas

\begin{eqnarray}\min_{a,u} \sum_{t=1}^T u_t
u_t \ge \epsilon_t,\ t=1,...,T, \\
...
...t=1,...,T,\\
a_i=a_i^1-a_i^2,\ a_i^k \ge 0,\ k=1,2,
\ i=1,...,p.
\end{eqnarray}




jonas mockus 2004-03-01