Saya membaca dalam Time Series John Cochrane untuk Ekonomi Makro dan Keuangan bahwa:
Autocovariance dapat sepenuhnya menandai rangkaian waktu [distribusi bersama].
Saya tidak sepenuhnya memahami hubungan antara kovarian dan distribusi bersama di sini. Bisakah seseorang tolong jelaskan itu?
time-series
autocorrelation
joint-distribution
Babi terbang
sumber
sumber
Jawaban:
Proses Gaussian stasioner sepenuhnya ditandai oleh kombinasi fungsi mean, varians dan autokorelasi. Pernyataan yang Anda baca itu tidak benar. Anda memerlukan ketentuan tambahan berikut:
Kemudian seluruh proses stokastik benar-benar ditandai oleh fungsi autokovariannya (atau variansnya yang setara + fungsi autokorelasi).σ2
Ini hanya bergantung pada fakta bahwa setiap distribusi Gaussian multivariat secara unik ditentukan oleh vektor rata-rata dan fungsi kovariannya. Jadi mengingat semua kondisi yang saya nyatakan di atas distribusi gabungan dari setiap pengamatan dalam deret waktu memiliki distribusi normal multivariat dengan vektor rata-rata yang memiliki masing-masing komponen sama dengan (berdasarkan stasioner) masing-masing komponen memiliki varian (lagi oleh stasioneritas) dan komponen kovarians diberikan oleh kovariansi lag yang sesuai dalam fungsi autokovarians (sekali lagi stasioneritas masuk karena autokovarian hanya bergantung pada perbedaan waktu (atau lag) antara dua pengamatan yang kovariansnya diambil.k μ σ2
sumber