«stationarity» etiketlenmiş sorular

Zaman serilerini nasıl tespit ederim? Sadece ilk farkı alıp bir Dickey Fuller testi yapmanın bir sakıncası var mı? Ayrıca, Stata'da bunu yaparak zaman serilerini telafi edebileceğimi çevrimiçi buldum: reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line u_lncredit time dfuller u_lncredit, drift regress lags(0) Detrend zaman serilerine en iyi yaklaşım nedir?

14 regression  time-series  stata  stationarity 

ARCH modelinin özelliklerinden biri için , sabit iff burada ARCH modeli:E(X2t)&lt;∞E(Xt2)&lt;∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty{Xt}{Xt}\{X_t\}∑pi=1bi&lt;1∑i=1pbi&lt;1\sum_{i=1}^pb_i < 1 Xt=σtϵtXt=σtϵtX_t = \sigma_t\epsilon_t σ2t=b0+b1X2t−1+...bpX2t−pσt2=b0+b1Xt−12+...bpXt−p2\sigma_t^2 = b_0 + b_1X_{t-1}^2 + ... b_pX_{t-p}^2 ana fikri, bir AR (p) süreci olarak yazılabileceğini ve doğruysa, karakteristik polinomun tüm köklerinin ünitenin dışında olduğunu göstermektir. daire ve dolayısıyla sabittir. Daha sonra …

13 mathematical-statistics  stationarity  garch 

Sabit olan iki zaman serisi sürecimiz olduğunu düşünün: .xt,ytxt,ytx_t,y_t Mi , , aynı zamanda sabit? ∀ α , β ∈ Rzt=αxt+βytzt=αxt+βytz_t=\alpha x_t +\beta y_t∀α,β∈R∀α,β∈R\forall \alpha, \beta \in \mathbb{R} Herhangi bir yardım mutluluk duyacağız. MA temsili olduğu için evet diyebilirim.

12 time-series  stochastic-processes  stationarity 

Sabit olmayan her zaman serisi, fark uygulayarak sabit bir zaman serisine dönüştürülebilir mi? Ayrıca, uygulanacak farkın sırasına nasıl karar verirsiniz? Sadece 1,2 ... n aralıkları ile fark eder misiniz ve ortaya çıkan serilerin sabit olup olmadığını görmek için her seferinde sabit birim kök testi yapın?

12 time-series  stationarity 

Zaman geçtikçe net bir şekilde artan bir veri setim var (bir para biriminin döviz kuru, 20 yıldan fazla aylık veri), sorum şu: Verileri detrend edebilir ve daha sonra, eğer detrending kendi içinde detrending olursa, sabit hale getirmek için de fark edebilir miyim bunu başaramaz mı? Ve eğer öyleyse, bu iki …

12 time-series  stationarity 

Sürüklenme ile bir dizi olarak modellenebilir sürüklenme (sabit) ve . yt= c + ϕ yt - 1+ εtyt=c+φyt-1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_tcccϕ = 1φ=1\phi=1 Trend içeren bir seri olarak modellenebilir, burada sapma (sabit), deterministik zaman eğilimi ve .yt= c + δt + ϕ yt - 1+ εtyt=c+δt+φyt-1+εty_t …

12 time-series  hypothesis-testing  stationarity  trend  unit-root 

nin ortak dağılımı, ortak dağılımı ile işlemi XtXtX_tkesinlikle sabittir. tüm , tüm ve tüm . x t 1 + K , X, T 2 + k , . . . , X, T m + k m k t 1 , t 2 , . . . , t mXt1,Xt2,...,XtmXt1,Xt2,...,XtmX_{t_1},X_{t_2},...,X_{t_m}Xt1+k,Xt2+k,...,Xtm+kXt1+k,Xt2+k,...,Xtm+kX_{t_1+k},X_{t_2+k},...,X_{t_m+k}mmmkkkt1,t2,...,tmt1,t2,...,tmt_1,t_2,...,t_m …

11 time-series  autocorrelation  stochastic-processes  stationarity 

Bazen bir zaman serisinin durağan hale getirilmesi için farklı olması gerekebilir. Ancak ikinci dereceden farkın, birinci dereceden fark yeterli olmadığında durağan hale gelmesine nasıl yardımcı olabileceğini anlamıyorum. İkinci mertebe farklar ve ihtiyaç duyulan durumlar için sezgisel bir açıklama yapabilir misiniz?

11 time-series  stationarity 

Hackerlar için Machine Learning adlı kitapta verilen bir örneği okuyorum . Önce örnek üzerinde duracağım ve sonra sorum hakkında konuşacağım. Örnek : 10 yıllık 25 hisse fiyatı için bir veri kümesi alır. PCA'yı 25 hisse fiyatında çalıştırıyor. Ana bileşeni Dow Jones Endeksi ile karşılaştırır. PC ve DJI arasında çok güçlü …

10 time-series  pca  references  covariance  stationarity 

Mevsimsellik gösteren bir zaman serim varsa, bu seriyi otomatik olarak durağan yapmaz mı? Benim sezgim (muhtemelen kapalı) öyle değil. Mevsimsellik, serinin sabit bir değer etrafında yukarı ve aşağı gittiği anlamına gelir .... sinüs dalgası gibi bir şey. Bu mantıkla mevsimsellik içeren bir zaman serisi (zayıf) sabit bir seridir (sabit ortalama). …

10 time-series  stationarity  seasonality 

Herkesin 2. dereceden durağan ama kesin olarak durağan olmayan stokastik bir sürece güzel bir örneği var mı?

10 time-series  stochastic-processes  stationarity 

Bir zaman serisinin karesi sabitse, orijinal zaman serisinin de tersi olduğunu belirten bir çözüm buldum. Ancak bunu kanıtlayamıyorum, bunun doğru olup olmadığı ve nasıl türetileceği konusunda kimsenin bir fikri var mı?

9 time-series  self-study  data-transformation  stationarity 

Kapalı . Bu sorunun daha fazla odaklanması gerekiyor . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Soruyu, yalnızca bu yayını düzenleyerek tek bir soruna odaklanacak şekilde güncelleyin . 28 gün önce kapalı . S1: Genel olarak Takviye öğreniminde sabit olmayan ortamla başa çıkmak için ortak veya kabul …

9 markov-process  reinforcement-learning  stationarity  q-learning 

Finansal zaman serisi verilerini modellemek için python'un istatistik modellerini VAR kitaplığını kullanıyorum ve bazı sonuçlar beni şaşırttı. VAR modellerinin zaman serisi verilerinin durağan olduğunu varsaydığını biliyorum. Yanlışlıkla iki farklı menkul kıymet için sabit olmayan bir dizi log fiyatına uyuyorum ve şaşırtıcı bir şekilde takılan değerler ve örnek içi tahminler nispeten …

9 time-series  forecasting  r-squared  var  stationarity 

Süreklilik ve durağanlık kavramlarını ayırt etmekte zorlanıyorum. Onları anladığım gibi, heteroscedastisite alt popülasyonlardaki değişkenliklerdir ve durağanlık zaman içinde değişen bir ortalama / varyanstır. Eğer bu doğru (basit de olsa) bir anlayışsa, durağanlık, zaman içinde belirli bir hetero-esneklik vakası mıdır?

9 time-series  heteroscedasticity  stationarity  intuition