Estou tentando criar um modelo de previsão de regressão de séries temporais para uma variável de resultado, em valor em dólares, em termos de outros preditores / variáveis de entrada e erros correlacionados automaticamente. Esse tipo de modelo também é chamado de modelo de regressão dinâmica. Preciso aprender a identificar as funções de transferência para cada preditor e gostaria de receber notícias suas sobre maneiras de fazer exatamente isso.
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Respostas:
A abordagem clássica, descrita em Box, Jenkins & Reinsell (4ª ed., 2008) envolve examinar a função de correlação cruzada e as várias funções de correlação automática e tomar muitas decisões subjetivas sobre as ordens e atrasos dos vários termos. A abordagem funciona bem para um único preditor, mas não é realmente adequada para vários preditores.
Uma abordagem alternativa, descrita em Pankratz (1991) , envolve ajustar regressões atrasadas com erros de RA e determinar a estrutura de atraso racional apropriada a partir dos coeficientes ajustados (também um processo relativamente subjetivo). Em seguida, recoloque o modelo inteiro com as supostas estruturas de atraso e extraia os resíduos. A ordem do processo de erro do ARMA é determinada a partir desses resíduos (usando o AIC, por exemplo). Em seguida, o modelo final é re-estimado. Essa abordagem funciona bem para múltiplos preditores e é consideravelmente mais simples de aplicar do que a abordagem clássica.
Eu gostaria de poder dizer que houve este procedimento automatizado limpo que fez tudo por você, mas não posso. Pelo menos ainda não.
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Originalmente, a idéia de examinar correlações cruzadas pré-embranquecidas foi sugerida por Box e Jenkins. Em 1981, Liu e Hanssens publicaram (L.-M. Liu e DM Hanssens (1982). "Identificação de modelos de funções de transferência de entradas múltiplas". Communications in Statistics A 11: 297-314.) Um artigo que sugeria um filtro comum abordagem que lidaria efetivamente com várias entradas cujas séries pré-branqueadas exibem estrutura correlacional cruzada. Eles até criaram um conjunto de dados de modelo de 2 entradas para demonstrar sua solução. Depois de programarmos essa abordagem e compará-la com a abordagem de pré-clareamento Box-Jenkins implementada iterativamente por nós, decidimos não usar a abordagem de Pankratz ou a de Liu-Hanssens. dados com você, se você deseja que eu os publique na lista.
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