Строго стационарный процесс (или временной ряд) - это процесс, совместное распределение которого является постоянным во времени. Слабо стационарный (или ковариационный стационарный) процесс или ряд - это процесс, чье среднее и ковариационная функция (дисперсия и автокорреляционная функция) не изменяются со временем.
Я понимаю, что стационарный временной ряд - это тот, чье среднее значение и дисперсия постоянны во времени. Может кто-нибудь объяснить, почему мы должны убедиться, что наш набор данных является стационарным, прежде чем мы сможем запустить на нем различные модели ARIMA или ARM? Относится ли это...
Помимо учета различий, каковы другие методы создания нестационарных временных рядов, стационарных? Обычно говорят, что ряд « интегрирован по порядку p », если его можно сделать стационарным с помощью оператора запаздывания .(1−L)PXt(1−L)PXt(1-L)^P...
Я использую R, я искал на Google и выяснил , что kpss.test(), PP.test()и adf.test()используются , чтобы знать о стационарности временных рядов. Но я не статистика, которая может интерпретировать свои результаты > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller = -30.649,...
Я заметил, что в среднем абсолютное значение коэффициента корреляции Пирсона является константой, близкой к любой паре независимых случайных блужданий, независимо от длины блуждания.0.560.42 Может кто-нибудь объяснить это явление? Я ожидал, что корреляции уменьшатся с увеличением длины прогулки,...
В чем разница между тестом Квятковского – Филлипса – Шмидта – Шина (KPSS) и расширенным тестом Дики-Фуллера (АДФ)? Они тестируют одно и то же? Или нам нужно использовать их в разных...
Межрыночный анализ - это метод моделирования поведения рынка путем нахождения отношений между различными рынками. Часто рассчитывается корреляция между двумя рынками, например, S & P 500 и 30-летними казначейскими обязательствами США. Эти вычисления чаще всего основаны на ценовых данных, что...
Я понимаю, что мы должны использовать ARIMA для моделирования нестационарных временных рядов. Кроме того, все, что я читаю, говорит, что ARMA следует использовать только для стационарных временных рядов. Я пытаюсь понять, что происходит на практике при неправильной классификации модели и...
Я видел, как несколько раз люди отклоняли нуль в расширенном тесте Дики-Фуллера , а затем утверждали, что он показывает, что их ряды стационарны (к сожалению, я не могу показать источники этих утверждений, но я думаю, что подобные утверждения существуют здесь и там в тот или иной журнал). Я...
Укороченная версия: У меня есть временной ряд климатических данных, которые я проверяю на стационарность. Основываясь на предыдущих исследованиях, я ожидаю, что модель, лежащая в основе (или, так сказать, «генерирующая») данных, будет иметь член перехвата и положительный линейный тренд времени....
Рассмотрим процесс AR (2) где - стандартный процесс белого шума. Просто для простоты позвольте мне назвать и . Сосредоточившись на корнях уравнения характеристик, я получил Классические условия в учебниках следующие: Я пытался вручную (с помощью Mathematica) решить неравенства на корнях, т. е....
Думая об использовании повторяющихся нейронных сетей для прогнозирования временных рядов. Они в основном реализуют своего рода обобщенную нелинейную авторегрессию по сравнению с моделями ARMA и ARIMA, которые используют линейную авторегрессию. Если мы выполняем нелинейную авторегрессию, все еще...
Я работаю над набором данных electricityдоступны в R пакете TSA. Моя цель состоит в том, чтобы выяснить, arimaподойдет ли модель для этих данных и в конечном итоге соответствовать ей. Итак, я поступил следующим образом: 1-й: нанесите временной ряд, который получился, если бы следующий график: 2-й:...
Каковы требования стационарности использования регрессии с ошибками ARIMA (динамическая регрессия) для вывода? В частности, у меня есть нестационарная непрерывная переменная исхода , нестационарная непрерывная переменная предиктора и ряд обработки фиктивных переменных . Я хотел бы знать,...
На практике, как оценить, является ли процесс AR (P) стационарным или нет? Как определить порядок для моделей AR и
Некоторое время я боролся со стационарностью в голове ... Ты так об этом думаешь? Любые комментарии или дальнейшие мысли будут оценены. Стационарный процесс - это тот, который генерирует значения временных рядов, так что среднее значение распределения и дисперсия остаются постоянными. Строго...
Как я могу снять временные ряды? Можно ли просто взять первое различие и запустить тест Дики Фуллера, и если он стационарный, у нас все хорошо? В Интернете я также обнаружил, что могу рассчитывать временные ряды, выполняя это в Stata: reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line...
Я наткнулся на доказательство одного из свойств модели ARCH, которое гласит, что если E(X2t)<∞E(Xt2)<∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty , то {Xt}{Xt}\{X_t\} является стационарным тогда и только тогда, когда ∑pi=1bi<1∑i=1pbi<1\sum_{i=1}^pb_i < 1 где модель ARCH: Xt=σtϵtXt=σtϵtX_t =...
У меня есть набор данных, который явно увеличивается с течением времени (обменный курс валюты, ежемесячные данные за 20 лет), мой вопрос: могу ли я вывести данные из тренда, а затем изменить их также, чтобы сделать их стационарными, если сам трендендинг сам по себе не достигает этого? И если да, то...
Можно ли преобразовать каждый нестационарный временной ряд в стационарный временной ряд, применяя разность? Кроме того, как вы решаете порядок применения дифференцирования? Разница только с интервалами 1,2 ... n, и вы каждый раз выполняете проверку единичного корня для определения стационарности...
Ряд с дрейфом может быть смоделирован как где - дрейф (постоянный), а . YT= c + ϕ yт - 1+ εTyt=c+ϕyt−1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_tсccϕ = 1ϕ=1\phi=1 Ряд с трендом можно смоделировать как где - дрейф (постоянная), - детерминированный тренд времени, а .YT= с + δt + ϕ yт - 1+...