Proses stasioner (atau deret waktu) yang ketat adalah proses distribusi bersama yang konstan dari waktu ke waktu. Proses atau rangkaian stasioner yang lemah (atau stasioner kovarian) adalah proses atau fungsi kovarians (varians dan fungsi autokorelasi) yang tidak berubah dari waktu ke waktu.
Saya mengerti bahwa deret waktu stasioner adalah deretan mean dan varians yang konstan dari waktu ke waktu. Adakah yang bisa menjelaskan mengapa kita harus memastikan set data kita stasioner sebelum kita dapat menjalankan model ARIMA atau ARM yang berbeda? Apakah ini juga berlaku untuk model...
Selain mengambil perbedaan, apa teknik lain untuk membuat deret waktu non-stasioner, stasioner? Biasanya orang menyebut seri sebagai " order p terintegrasi " jika dapat dibuat diam melalui operator lag .(1−L)PXt(1−L)PXt(1-L)^P
Saya menggunakan R, Aku mencari di Google dan belajar bahwa kpss.test(), PP.test(), dan adf.test()digunakan untuk mengetahui stasioneritas dari time series. Tapi saya bukan ahli statistik, yang bisa menafsirkan hasil mereka > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller =...
Analisis antar pasar adalah metode pemodelan perilaku pasar dengan cara menemukan hubungan antara pasar yang berbeda. Sering kali, suatu korelasi dihitung antara dua pasar, katakanlah S&P 500 dan treasury AS 30-Tahun. Perhitungan ini lebih sering didasarkan pada data harga, yang jelas bagi...
Apa perbedaan antara tes Kwiatkowski – Phillips – Schmidt-Shin (KPSS) dan tes augmented Dickey-Fuller (ADF)? Apakah mereka menguji hal yang sama? Atau apakah kita perlu menggunakannya dalam situasi yang
Saya telah mengamati bahwa, rata-rata, nilai absolut dari koefisien korelasi Pearson adalah hampir konstan untuk setiap pasangan jalan acak independen, terlepas dari panjang jalan.0.560.42 Adakah yang bisa menjelaskan fenomena ini? Saya berharap korelasinya menjadi lebih kecil dengan meningkatnya...
Saya mengerti kita harus menggunakan ARIMA untuk pemodelan seri waktu non-stasioner. Juga, semua yang saya baca mengatakan ARMA seharusnya hanya digunakan untuk seri waktu stasioner. Apa yang saya coba pahami adalah, apa yang terjadi dalam praktik ketika salah mengklasifikasikan model, dan...
Saya telah melihat beberapa kali orang menolak nol dalam tes Dickey-Fuller yang diperbesar , dan kemudian mengklaim bahwa itu menunjukkan seri mereka diam (sayangnya, saya tidak dapat menunjukkan sumber klaim ini, tetapi saya membayangkan klaim serupa ada di sana-sini di satu atau jurnal...
Pertimbangkan proses AR (2) berpusat rata-rata mana adalah proses white noise standar. Demi kesederhanaan, izinkan saya menelepon dan \ phi_ {2} = a . Berfokus pada akar persamaan karakteristik yang saya dapatkan z_ {1,2} = \ frac {-b \ pm \ sqrt {b ^ 2 + 4a}} {2a} Kondisi klasik dalam buku teks...
Berpikir tentang menggunakan jaringan saraf berulang untuk peramalan deret waktu. Mereka pada dasarnya menerapkan semacam regresi otomatis non-linier umum, dibandingkan dengan model ARMA dan ARIMA yang menggunakan regresi otomatis linier. Jika kita melakukan regresi otomatis non-linier, apakah...
Versi pendek: Saya memiliki serangkaian waktu data iklim yang saya uji untuk stasioneritas. Berdasarkan penelitian sebelumnya, saya berharap model yang mendasari (atau "menghasilkan", dengan demikian) data memiliki istilah intersep dan tren waktu linier positif. Untuk menguji data ini untuk...
Saya bekerja pada kumpulan data electricityyang tersedia dalam paket R TSA. Tujuan saya adalah untuk mengetahui apakah suatu arimamodel akan sesuai untuk data ini dan pada akhirnya cocok. Jadi saya melanjutkan sebagai berikut: 1: Plot deret waktu yang dihasilkan jika grafik berikut: ke-2: Saya...
Apa persyaratan stasioneritas menggunakan regresi dengan kesalahan ARIMA (regresi dinamis) untuk kesimpulan? yyyxSebuahxSebuahx_axbxbx_b. Saya ingin tahu apakah perawatan berkorelasi dengan perubahan pada variabel hasil yang lebih dari dua kesalahan standar dari nol perubahan. Saya tidak yakin...
Dalam praktiknya, bagaimana cara mengevaluasi apakah proses AR (P) stasioner atau tidak? Bagaimana menentukan pesanan untuk model AR dan
Saya bergulat dengan stasioner di kepala saya untuk sementara waktu ... Apakah ini yang Anda pikirkan? Setiap komentar atau pemikiran lebih lanjut akan dihargai. Proses stasioner adalah proses yang menghasilkan nilai deret waktu sehingga rata-rata distribusi dan varians tetap konstan....
Bagaimana cara menentukan rangkaian waktu? Apakah boleh untuk hanya mengambil perbedaan pertama dan menjalankan tes Dickey Fuller, dan jika itu stasioner kita baik? Saya juga menemukan secara online bahwa saya dapat menentukan urutan waktu dengan melakukan ini di Stata: reg lncredit time predict...
Saya menemukan bukti untuk salah satu sifat dari model ARCH yang mengatakan bahwa jika E(X2t)<∞E(Xt2)<∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty , maka {Xt}{Xt}\{X_t\} adalah stasioner iff ∑pi=1bi<1∑i=1pbi<1\sum_{i=1}^pb_i < 1 mana model ARCH adalah: Xt=σtϵtXt=σtϵtX_t = \sigma_t\epsilon_t...
Saya memiliki dataset yang jelas meningkat seiring berjalannya waktu (nilai tukar mata uang, data bulanan lebih dari 20 tahun), pertanyaan saya adalah: Dapatkah saya menurunkan data dan kemudian membuatnya berbeda untuk membuatnya tetap, jika detrending itu sendiri tidak mencapai ini? Dan jika...
Bisakah setiap deret waktu non stasioner dikonversi menjadi deret waktu stasioner dengan menerapkan differencing? Juga, bagaimana Anda memutuskan urutan perbedaan yang akan diterapkan? Apakah Anda hanya berbeda dengan interval 1,2 ... n, dan melakukan tes root unit stasioner setiap kali untuk...
Serangkaian dengan drift dapat dimodelkan sebagai mana adalah drift (konstan), dan . yt=c+ϕyt−1+εtyt=c+ϕyt−1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_tcccϕ=1ϕ=1\phi=1 Serangkaian dengan tren dapat dimodelkan sebagai mana adalah drift (konstan), adalah tren waktu deterministik dan...