Um processo estritamente estacionário (ou série temporal) é aquele cuja distribuição conjunta é constante ao longo do tempo. Um processo ou série fracamente estacionário (ou covariância estacionária) é aquele cuja função média e covariância (função de variação e autocorrelação) não muda ao longo do tempo.
Entendo que uma série temporal estacionária é aquela cuja média e variação são constantes ao longo do tempo. Alguém pode explicar por que precisamos garantir que nosso conjunto de dados esteja estacionário antes que possamos executar diferentes modelos ARIMA ou ARM nele? Isso também se aplica a...
Além de tirar diferenças, quais são as outras técnicas para fazer uma série temporal não estacionária, estacionária? Normalmente, refere-se a uma série como " integrada de ordem p " se puder ser estacionária através de um operador de atraso .( 1 - L )PXt(1−L)PXt(1-L)^P...
Eu estou usando R, eu procurei no Google e descobriu que kpss.test(), PP.test()eadf.test() são usados para saber sobre estacionariedade de séries temporais. Mas eu não sou um estatístico, que pode interpretar seus resultados > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller...
A análise entre mercados é um método de modelar o comportamento do mercado por meio da busca de relacionamentos entre diferentes mercados. Muitas vezes, uma correlação é calculada entre dois mercados, como o S&P 500 e os títulos do Tesouro dos EUA em 30 anos. Esses cálculos geralmente são...
Qual é a diferença entre o teste de Kwiatkowski – Phillips – Schmidt – Shin (KPSS) e o teste aumentado de Dickey-Fuller (ADF)? Eles estão testando a mesma coisa? Ou precisamos usá-los em diferentes
Eu observei que, em média, o valor absoluto do coeficiente de correlação de Pearson é uma constante próxima a qualquer par de passeios aleatórios independentes, independentemente do comprimento do passeio.0.560.42 Alguém pode explicar esse fenômeno? Eu esperava que as correlações diminuíssem à...
Entendo que devemos usar o ARIMA para modelar uma série temporal não estacionária. Além disso, tudo o que li diz que o ARMA deve ser usado apenas para séries temporais estacionárias. O que estou tentando entender é: o que acontece na prática ao classificar incorretamente um modelo e assumir d =...
Vi várias vezes as pessoas rejeitarem o nulo em um teste Dickey-Fuller aumentado e depois afirmarem que elas mostram que suas séries são estacionárias (infelizmente, não posso mostrar as fontes dessas declarações, mas imagino que existam declarações semelhantes aqui e ali em um ou outro...
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 \\...
Pensando em usar redes neurais recorrentes para previsão de séries temporais. Eles basicamente implementam uma espécie de auto-regressão não linear generalizada, em comparação com os modelos ARMA e ARIMA que usam a auto-regressão linear. Se estamos realizando a auto-regressão não linear, ainda é...
Versão curta: Eu tenho uma série temporal de dados climáticos que estou testando quanto à estacionariedade. Com base em pesquisas anteriores, espero que o modelo subjacente (ou "gerador", por assim dizer) dos dados tenha um termo de interceptação e uma tendência temporal linear positiva. Para...
Estou trabalhando em conjunto de dados electricitydisponíveis no pacote R TSA. Meu objetivo é descobrir se um arimamodelo será apropriado para esses dados e, eventualmente, se ajustará a eles. Portanto, procedi da seguinte maneira: 1º: Plote a série temporal que resultou se o seguinte gráfico: 2º:...
Quais são os requisitos de estacionariedade do uso de regressão com erros ARIMA (regressão dinâmica) para inferência? Especificamente, eu tenho uma variável de resultado contínuo não estacionária , uma variável preditora contínua não estacionária x a e uma série fictícia de tratamento variável x b...
Na prática, como avaliar se um processo de AR (P) é estacionário ou não? Como determinar a ordem dos modelos AR e
Eu estava lutando com a estacionariedade na minha cabeça por um tempo ... É assim que você pensa sobre isso? Quaisquer comentários ou pensamentos adicionais serão apreciados. O processo estacionário é aquele que gera valores de séries temporais, de modo que a média e a variação da distribuição...
Como prejudico as séries temporais? Tudo bem fazer a primeira diferença e executar um teste Dickey Fuller; se estiver parado, estamos bem? Também achei on-line que posso prejudicar as séries temporais fazendo isso no Stata: reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line u_lncredit...
Encontrei uma prova de uma das propriedades do modelo ARCH que diz que, se , { X t } é estacionário se f ∑ p i = 1 b i < 1 em que o modelo ARCH é:E(X2t)<∞E(Xt2)<∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty{Xt}{Xt}\{X_t\}∑pi=1bi<1∑i=1pbi<1\sum_{i=1}^pb_i < 1 Xt=σtϵtXt=σtϵtX_t = \sigma_t\epsilon_t...
Eu tenho um conjunto de dados que está claramente aumentando à medida que o tempo passa (taxa de câmbio de uma moeda, dados mensais ao longo de 20 anos), minha pergunta é: Posso prejudicar os dados e depois diferenciá-los também para torná-los estacionários, se eles forem prejudiciais? não consegue...
Todas as séries temporais não estacionárias podem ser convertidas em séries temporais estacionárias aplicando diferenciação? Além disso, como você decide a ordem da diferenciação a ser aplicada? Você apenas diferencia os intervalos 1,2 ... n e executa o teste de raiz unitária de estacionário cada...
Uma série com desvio pode ser modelada como que é o desvio (constante) e . yt=c+ϕyt−1+εtyt=c+ϕyt−1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_tcccϕ=1ϕ=1\phi=1 Uma série com tendência pode ser modelada como que é a deriva (constante), é a tendência de tempo determinística e...