R: optimizar las series temporales para minimizar la "integral"

Question

Lo que estoy buscando hacer es:

para una serie temporal determinada %-%-% (que se construirá a partir de diferentes series temporales en sí):

%-%-%-%-%%%-$P_t$-%%-%%-%%-$P_t$$\beta_1$$I_t^1$$\beta_2$$I_t^2$$\beta_3$$I_t^3$$\qquad$$I_t^i$$i$$min$$\sum_t^T|$$P_t$$\bar{P}$%%%de la serie temporal)**

Quiero

$\bar{P}$$\beta$$P_t$-$\bar{P}$| en los que %-%-% - 1 (centrado en torno a 1)

esencialmente eligiendo el %-%-%s de tal manera que el valor de "%"%-%-%-%-%- se minimiza sobre [ t,T ].

Answer 1

Esta es una forma de promedio de costos en dólares. Utilícelo como un término en un motor de búsqueda revelará varias otras variaciones de esta estrategia.

Answer 2

Soy una matriz t x i. Cada vector en I es ponderado por una beta cada uno de tal que diff_mean se minimiza. Centraré el proceso alrededor de 1 (M-1) y cuadraré las diferencias para "castigar" las desviaciones más altas (y evitar la compensación de errores) de M:

¡Bingo!