Estou trabalhando extensivamente com modelos de séries temporais financeiras, principalmente AR (I) MA e Kalman. Um problema que continuo enfrentando é a frequência de amostragem. Inicialmente, eu pensava que, se fosse oferecida a possibilidade de amostrar com mais frequência a partir de um...
Como atribuo mais peso a observações mais recentes em R? Eu assumo isso como uma pergunta ou desejo comumente solicitado, mas tenho dificuldade em descobrir exatamente como implementar isso. Eu tentei procurar muito por isso, mas não consigo encontrar um bom exemplo prático. No meu exemplo, eu...
Nos modelos de séries temporais, como ARMA-GARCH, para selecionar o atraso ou a ordem apropriada do modelo, são utilizados diferentes critérios de informação, como AIC, BIC, SIC, etc. A minha pergunta é muito simples, porque donot usamos ajustado R2R2R^2 para escolher o modelo apropriado? Podemos...
A AIC é frequentemente recomendado como critério para comparar modelos para previsão de séries temporais. Veja, por exemplo, isso no contexto de modelos de regressão dinâmica : O AIC pode ser calculado para o modelo final e esse valor pode ser usado para determinar os melhores preditores. Ou...
O problema com o qual estou lidando é prever valores de séries temporais. Estou analisando uma série temporal por vez e, com base em, por exemplo, 15% dos dados de entrada, gostaria de prever seus valores futuros. Até agora me deparei com dois modelos: LSTM (memória de longo prazo; uma classe de...
Estou lendo o documento on-line de detecção de ponto de mudança bayesiano de Adams e MacKay ( link ). Os autores começam escrevendo a distribuição preditiva marginal: em queP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) =...
Estou usando a biblioteca VAR de statsmodels do python para modelar dados de séries temporais financeiras e alguns resultados me intrigam. Eu sei que os modelos VAR assumem que os dados da série temporal são estacionários. Eu inadvertidamente ajustei uma série não estacionária de preços de log para...
Para colocar minha pergunta em contexto, sou físico, mas com exposição limitada à estatística e o que aprendi sobre isso há mais de 30 anos. Estou tentando aprender sobre a inicialização do bloco, pois essa técnica pode ser adequada para resolver um problema no qual estou trabalhando. Eu posso...
Eu tenho muitos dados de séries temporais - níveis e velocidades da água versus tempo. É a saída de uma simulação de modelo hidráulico. Como parte do processo de revisão para confirmar que o modelo está executando como esperado, tenho que plotar cada série temporal para garantir que não haja...
Estou tentando usar um LSTM para previsão de séries temporais. Os dados são transmitidos uma vez por minuto, mas eu gostaria de prever uma hora à frente. Existem duas maneiras de pensar sobre isso: Agrupe os dados em dados horários, considerando a média a cada período de 60 minutos como um ponto...
Estou lendo Thinking, Fast and Slow, de Daniel Kahneman, e me deparei com o seguinte texto Alguns anos atrás, tive uma oportunidade incomum de examinar de perto a ilusão de habilidade financeira. Fui convidado a falar com um grupo de consultores de investimentos em uma empresa que fornecia...
Estou tentando modelar e prever uma série temporal que é cíclica e não sazonal (ou seja, existem padrões sazonais, mas não por um período fixo). Isso deve ser possível usando um modelo ARIMA, conforme mencionado na Seção 8.5 de Previsão: princípios e prática : O valor de é importante se os dados...
Atualmente, estou trabalhando em uma tarefa de previsão de demanda, com dados de dezenas de milhares de produtos em algumas milhares de lojas. Mais especificamente, tenho alguns anos de dados diários de vendas por produto em cada loja, e meu objetivo é prever as vendas futuras de cada item em cada...
Quais são os testes de sazonalidade mais simples para séries temporais? Sendo mais específico, quero testar se specific time series the seasonal componenté significativo. Quais são os pacotes recomendados no Python /
Recentemente, recapitulei meus conhecimentos sobre séries temporais e percebi que o aprendizado de máquina geralmente oferece apenas um passo à frente das previsões. Com previsões um passo à frente, quero dizer previsões que, por exemplo, se tivermos dados horários, use os dados das 10h às 11h e...
Antes de tudo, percebo que minha pergunta é muito ampla e que pode ser difícil responder a essa pergunta por causa disso. Você tem algum conselho sobre como abordar um 'problema' em que precisa fazer previsões / previsões para mais de 2000 produtos diferentes? Em outras palavras, cada produto...
Encontrei uma solução que afirmava que, se o quadrado de uma série temporal é estacionário, o mesmo ocorre com a série temporal original e vice-versa. No entanto, eu não pareço provar isso, alguém tem uma idéia se isso é verdade e se é como derivar
Me ajude aqui, por favor. Talvez antes mesmo de me dar uma resposta, você precise me ajudar a fazer a pergunta. Eu nunca aprendi sobre análise de séries temporais e não sei se é de fato o que eu preciso. Eu nunca aprendi sobre as médias suavizadas pelo tempo e não sei se é realmente isso que eu...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 4 anos . Eu tenho um conjunto de dados com uma...
Ao desenvolver um software de série temporal de uso geral, é uma boa ideia torná-lo invariante? Como alguém faria isso? Tomei uma série temporal de cerca de 40 pontos e, em seguida, multipliquei por fatores que variavam de 10E-9 a 10E3 e, em seguida, executei as funções ARIMA do Forecast Pro e...