Artırılmış Dickey Fuller testi ile karışıklık

16

electricityR paketinde bulunan veri kümesi üzerinde çalışıyorum TSA. Amacım, bir arimamodelin bu veriler için uygun olup olmayacağını bulmak ve nihayetinde buna uymaktır. Bu yüzden şu şekilde ilerledim:

1.: Aşağıdaki grafikle sonuçlanan zaman serisini çizin: ts arsa1

2.: electricityVaryansı stabilize etmek için log almak istedim ve daha sonra seriyi uygun şekilde farklılaştırdım, ancak bunu yapmadan önce, adf(Augmented Dickey Fuller) testi kullanılarak orijinal veri kümesi ve şaşırtıcı bir şekilde şu şekilde sonuçlandı:

Kod ve Sonuçlar:

adf.test(electricity)

             Augmented Dickey-Fuller Test
data:  electricity 
Dickey-Fuller = -9.6336, Lag order = 7, p-value = 0.01 
alternative hypothesis: stationary
Warning message: In adf.test(electricity) : p-value smaller than printed p-value

Yeni başlayanlar için zaman serileri kavramına göre, verilerin durağan olduğu anlamına gelir (küçük p değeri, durağan olmama sıfır hipotezini reddet). Ama ts planına baktığımda, bunun sabit olabileceğinin hiçbir yolunu bulamıyorum. Bunun için geçerli bir açıklaması olan var mı?

r time-series stationarity

— Vara
kaynak

5

ADF sadece birim kök sabit için test yapar, bu eğilim sabit olabilir. Bu nedenle, KPSS testini kullanmalısınız, bkz. Stats.stackexchange.com/questions/30569/… Genel olarak, DS (fark sabit) ve TS (trend sabit) modelleri arasında bir fark vardır. KPSS, bu modelleri ayırt etmek için daha iyi bir testtir, daha fazla ayrıntı için bağlantıya bakın.

— Stat Tistician

3

Dizinin sezonluk ve trendleri var gibi görünüyor. ADF testine deterministik bir trend + mevsimsel mankenler ekleyin ve testi çalıştırın. Otokorelasyonlu kalıntılar için de kontrol edin.

— Pantera

12

adf.test $x_t - x_{t-1}$

> adf.test(electricity, k=12)

Augmented Dickey-Fuller Test
data:  electricity
Dickey-Fuller = -1.9414, Lag order = 12, p-value = 0.602
alternative hypothesis: stationary

— horaceT
kaynak

2

"Adf.test" ın gerçekten "tseries" paketinden (doğrudan veya dolaylı olarak) geldiğini varsayarsak, bunun nedeni otomatik olarak doğrusal bir zaman eğilimi içermesidir. Tseries doc'dan (sürüm 0.10-35): "Bir sabit ve doğrusal bir eğilim içeren genel regresyon denklemi kullanılır [...]" Bu yüzden test sonucu gerçekten eğilim durağanlığını gösterir (isme rağmen sabit değildir).

Pantera ile mevsimsel etkilerin sonucu bozabileceğine de katılıyorum. Seriler gerçekte bir zaman eğilimi + deterministik mevsimler + stokastik birim kök süreci olabilir, ancak ADF testi mevsimsel dalgalanmaları, birlikten daha küçük kökleri ima eden deterministik eğilime stokastik geri dönüşler olarak yanlış yorumlayabilir. (Öte yandan, yeterince gecikme eklediğinizde, bu, ADF testinin baktığı sıfır / uzun çalışma frekansı değil, mevsimsel frekanslarda (sahte) birim kökler olarak görünmelidir. Her durumda, mevsimsel desen mevsimleri dahil etmek daha iyidir.)

— Sven S.
kaynak