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

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