Refere-se ao modelo AutoRegressive Integrated Moving Average usado na modelagem de séries temporais tanto para descrição de dados quanto para previsão. Este modelo generaliza o modelo ARMA incluindo um termo para diferenciação, que é útil para remover tendências e lidar com alguns tipos de não-estacionariedade.
Quero ver se estou no caminho certo analisando meus gráficos ACF e PACF: Histórico: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Como o ACF e o PACF mostram valores significativos, presumo que um modelo ARMA atenda minhas necessidades O ACF pode ser usado para estimar a parte MA, ou seja, o valor q, o...
Estou lendo um livro sobre séries temporais e comecei a coçar a cabeça na seguinte parte: Alguém poderia explicar a intuição para mim? Não pude obtê-lo neste texto. Por que precisamos que o processo seja invertível? Qual é o quadro geral aqui? Obrigado por qualquer ajuda. Eu sou novo nesse...
Considere um processo de AR (2) centrado na média que é o processo padrão de ruído branco. Apenas por razões de simplicidade, deixe-me chamar e . Focando nas raízes da equação das características, obtive As condições clássicas nos livros didáticos são as seguintes: \ begin { cases} | a | <1 \\...
Na prática, como avaliar se um processo de AR (P) é estacionário ou não? Como determinar a ordem dos modelos AR e
Vou usar o modelo ARMA-GARCH para séries temporais financeiras e queria saber se a série deveria ser estacionária antes de aplicar o referido modelo. Eu sei que para aplicar o modelo ARMA, a série deve ser estacionária, no entanto, não tenho certeza para o ARMA-GARCH, pois estou incluindo erros...
Preciso derivar expressões analíticas para a função de autocovariância γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) de um processo ARMA (2,1) indicado por: yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t Então, eu sei...
No R (2.15.2), ajustei uma vez um ARIMA (3,1,3) em uma série temporal e uma vez um ARMA (3,3) em séries temporais que diferiam uma vez. Os parâmetros ajustados diferem, o que eu atribuí ao método de ajuste no ARIMA. Além disso, o ajuste de um ARIMA (3,0,3) nos mesmos dados que o ARMA (3,3) não...
Na Wikipedia, existe uma definição do Critério de Informação de Akaike (AIC) como AIC=2k−2logLAIC=2k−2logL AIC = 2k -2 \log L , onde kkk é o número de parâmetros e logLlogL\log L é a probabilidade de log do modelo. No entanto, os nossos notas Econometria na universidade um estado bem respeitado...
Estou tentando entender como os valores ajustados são calculados para os modelos ARMA (p, q). Eu já encontrei uma pergunta aqui sobre valores ajustados dos processos ARMA, mas não consegui entender isso. Se eu tiver um modelo ARMA (1,1), ou seja, Xt=α1Xt−1+ϵt−β1ϵt−1Xt=α1Xt−1+ϵt−β1ϵt−1X_t =...
Minha pergunta é se existem bons materiais on-line para aprender isso. Algo que introduz bem as coisas, especialmente os modelos ARMA e a matemática relacionada. Edit: Eu estou procurando algo do nível de graduação high-end. Algo como em Introdução às séries temporais e previsão de Brockwell e...
Quais são as vantagens de expressar um modelo ARMA como um modelo de espaço de estado e fazer previsões usando um filtro Kalman? Essa metodologia é usada, por exemplo, na implementação SARIMAX dos
Estou analisando dados extremamente não lineares para os quais os modelos ARMA / ARIMA não funcionam bem. No entanto, vejo alguma autocorrelação e suspeito ter melhores resultados para a autocorrelação não linear. 1 / existe um equivalente do PACF para correlação de classificação? (em R?) 2 /...
Eu tenho um conjunto de dados meteorológicos diários, que surpreendentemente tem um efeito sazonal muito forte. Adaptei um modelo ARIMA a esse conjunto de dados usando a função auto.arima do pacote de previsão. Para minha surpresa, a função não aplica operações sazonais - diferencial sazonal,...