Estou vendo um modelo de regressão que está regredindo os retornos ano-a-ano do índice de ações com atraso (12 meses) retornos ano-a-ano do mesmo índice de ações, spread de crédito (diferença entre a média mensal de títulos sem risco e títulos corporativos YoY - taxa de inflação e índice YoY da...
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...
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...
Ao modelar séries temporais, é possível (1) modelar a estrutura correlacional dos termos de erro como, por exemplo, um processo AR (1) (2) incluir a variável dependente atrasada como uma variável explicativa (no lado direito) Entendo que, às vezes, existem razões substanciais a seguir (2). No...
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...
1. O problema Eu tenho algumas medidas de uma variável , onde , para a qual eu tenho uma distribuição obtida via MCMC, que por simplicidade assumirei ser um gaussiano de média e variância \ sigma_t ^ 2 .ytyty_tt=1,2,..,nt=1,2,..,nt=1,2,..,nfyt(yt)fyt(yt)f_{y_t}(y_t)μtμt\mu_tσ2tσt2\sigma_t^2 Eu...
RNNs são notavelmente bons para capturar a dependência de tempo de dados seqüenciais. No entanto, o que acontece quando os elementos da sequência não são igualmente espaçados no tempo? Por exemplo, a primeira entrada na célula LSTM acontece na segunda-feira, depois não há dados de terça a...
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...
Estou apenas tentando entender qual é a relação entre uma regressão múltipla / simples normal vs. regressão múltipla / simples quando as variáveis são diferenciadas. Por exemplo, estou analisando a relação entre saldo de depósito ( taxas) do mercado vs. ( R T ) Se eu executar uma simples...
Ao pré-formar o teste de Johansen Cointegration para 2 séries temporais (o caso simples), você precisa decidir o atraso que deseja usar. Fazer o teste para atrasos diferentes retorna resultados diferentes: para alguns níveis de atraso, a hipótese nula pode ser rejeitada, mas para outros,...
O processo AR (1) como yt=ρyt−1+εtyt=ρyt−1+εty_t=\rho y_{t-1}+\varepsilon_t um processo de Markov? Se for, então VAR (1) é a versão vetorial do processo de
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...
Neste caso em particular, estou me referindo ao dia em que um lago congela. Essa data de início ocorre apenas uma vez por ano, mas às vezes não ocorre (se o inverno é quente). Assim, em um ano, o lago pode congelar no dia 20 (20 de janeiro) e em outro ano pode não congelar. O objetivo é descobrir...
Eu calculei a autocorrelação em dados de séries temporais sobre os padrões de movimento de um peixe com base em suas posições: X ( x.ts) e Y ( y.ts). Usando R, executei as seguintes funções e produzi os seguintes gráficos: acf(x.ts,100) acf(y.ts,100) Minha pergunta é: como interpreto...
Estou construindo modelos ARIMA para alguns dados de vento / ondas. Estou construindo um modelo separado para cada variável. Duas das variáveis que eu preciso modelar são a direção da onda e do vento. Os valores estão em graus (0-360 °). É possível modelar esse tipo de dados em que o intervalo...
Quais problemas de entrada seqüencial são mais adequados para cada um? A dimensionalidade da entrada determina qual é a melhor correspondência? Os problemas que requerem "memória mais longa" são mais adequados para uma RNN LSTM, enquanto os problemas com padrões de entrada cíclicos (mercado de...
Tenho dados de vendas diárias de um produto altamente sazonal. Eu quero capturar a sazonalidade no modelo de regressão. Eu li que, se você tiver dados trimestrais ou mensais, nesse caso, poderá criar 3 e 11 variáveis fictícias, respectivamente - mas posso lidar com dados diários? Eu tenho três...
Como treinar o modelo LSTM em vários dados de séries temporais? Caso de uso: tenho vendas semanais de 20.000 agentes nos últimos 5 anos. Precisa prever as próximas vendas semanais para cada agente. Preciso seguir uma técnica de processamento em lote - pegue um agente de cada vez, treine o modelo...
Esta pergunta pode ser muito básica. Para uma tendência temporal de dados, eu gostaria de descobrir o ponto em que mudanças "abruptas" acontecem. Por exemplo, na primeira figura mostrada abaixo, eu gostaria de descobrir o ponto de mudança usando algum método estatístico. E eu gostaria de aplicar...