Na análise de dados em painel, usei modelos de vários níveis com efeitos aleatórios / mistos para lidar com problemas de auto-correlação (ou seja, as observações são agrupadas em indivíduos ao longo do tempo) com outros parâmetros adicionados para ajustar algumas especificações de tempo e choques...
Em uma rede neural recorrente, você costuma encaminhar a propagação por várias etapas de tempo, "desenrolar" a rede e depois propagá-la pela sequência de entradas. Por que você não atualiza apenas os pesos após cada etapa individual da sequência? (o equivalente a usar um comprimento de truncamento...
Não parece haver uma maneira padrão de lidar com dados ausentes no contexto da família de modelos de suavização exponencial. Em particular, a implementação R chamada ets no pacote de previsão parece levar a subsequência mais longa sem a falta de dados, e o livro "Forecasting with Exponential...
Estou tentando entender a medida dinâmica de distorção do tempo para comparar séries temporais juntas. Eu tenho três conjuntos de dados de séries temporais como este: T1 <- structure(c(0.000213652387565, 0.000535045478866, 0, 0, 0.000219346347883, 0.000359669104424, 0.000269469145783,...
Na pesquisa em econometria financeira, é muito comum investigar relações entre séries temporais financeiras que assumem a forma de dados diários . A variável será feita com a diferença do log, por exemplo; .Eu( 0 )Eu(0 0)I(0)em( Pt) - ln( Pt - 1)em(Pt)-em(Pt-1)\ln(P_t)-\ln(P_{t-1}) No entanto,...
Pode ser uma pergunta estranha, mas como um novato no assunto, pergunto-me por que usamos a regressão para prejudicar uma série temporal, se uma das suposições da regressão é que os dados devem ser considerados enquanto os dados nos quais a regressão está sendo aplicada são um non...
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...
Desejo executar uma regressão logística binária para modelar a presença ou ausência de conflito (variável dependente) de um conjunto de variáveis independentes durante um período de 10 anos (1997-2006), com cada ano tendo 107 observações. Meus independentes são: degradação da terra (categórica...
Eu tenho um conjunto de dados que inclui a demanda de vários produtos (1200 produtos) por 25 períodos e preciso prever a demanda de cada produto para o próximo período. No começo, eu queria usar o ARIMA e treinar um modelo para cada produto, mas devido ao número de produtos e à adequação dos...
Essa pergunta pode ser muito ingênua, mas da maneira como sou ensinado econometria, fico muito confuso se houver uma diferença entre séries temporais e métodos de dados em painel. Em relação às séries temporais, abordei tópicos como covariância estacionária, AR, MA, etc. Em relação aos dados do...
Eu tenho duas horas de dados de GPS com uma taxa de amostragem de 1 Hz (7200 medições). Os dados são fornecidos na forma ( X, Xσ, Y, Yσ, Z, Zσ)(X,Xσ,Y,Yσ,Z,Zσ)(X, X_\sigma, Y, Y_\sigma, Z, Z_\sigma) , onde NσNσN_\sigma é a incerteza de medição. Quando tomo a média de todas as medições (por...
Estou usando a Decomposição de Valor Singular como uma técnica de redução de dimensionalidade. Dados os Nvetores de dimensão D, a idéia é representar os recursos em um espaço transformado de dimensões não correlacionadas, que condensa a maioria das informações dos dados nos vetores próprios desse...
A padronização de uma variável dependente dentro do grupo de identificação faz sentido? O documento de trabalho a seguir (desaceleração do desmatamento na Amazônia Legal; Preços ou políticas ?, pdf ) usa uma variável dependente padronizada para analisar o efeito da mudança de política geral no...
Eu tenho vários codificadores independentes que estão tentando identificar eventos em uma série temporal - nesse caso, assistindo a vídeos de conversas pessoais e procurando comportamentos não-verbais específicos (por exemplo, acenos de cabeça) e codificando a hora e a categoria de cada um. evento....
Estou fazendo algumas previsões em R usando o pacote de previsões de Rob Hyndman . O documento pertencente à embalagem pode ser encontrado aqui . No artigo, depois de explicar os algoritmos de previsão automática, os autores implementam os algoritmos no mesmo conjunto de dados. No entanto, depois...
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...
Editar Encontrei um artigo descrevendo exatamente o procedimento de que preciso. A única diferença é que o artigo interpola os dados médios mensais para diários, preservando as médias mensais. Estou com problemas para implementar a abordagem R. Todas as dicas são apreciadas. Original Para cada...
Entendo a causalidade usada na microeconomia (em particular o design de descontinuidade por IV ou regressão) e também a causalidade de Granger usada na econometria de séries temporais. Como me relaciono um com o outro? Por exemplo, eu vi as duas abordagens sendo usadas para dados em painel (digamos...
Eu tenho tentado aprender e aplicar modelos ARIMA. Tenho lido um excelente texto sobre o ARIMA da Pankratz - Forecasting with Univariate Box - Jenkins Models: Concepts and Cases . No texto, o autor enfatiza especialmente o princípio da parcimônia na escolha dos modelos ARIMA. Comecei a jogar com...
Como é definida a variação de longo prazo no domínio da análise de séries temporais? Eu entendo que é utilizado no caso de haver uma estrutura de correlação nos dados. Assim, o nosso processo estocástico não seria uma família de X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots iid variáveis aleatórias, mas sim apenas...