Las innovaciones se utilizan en las series de tiempo de la misma manera que los errores en el análisis transversal (como OLS). Por ejemplo, si su proceso de generación de datos es , entonces lo estimamos como , llamamos a innovaciones (o errores), y - residuos
yt= 0.9yt - 1+εt
yt= 0,85yt - 1+mit
εtmit
Por ejemplo, eche un vistazo a esta página de ayuda de MATLAB en la clase ARIMA, donde siempre se refieren a innovaciones en el lugar donde esperaría ver errores en el análisis transversal, como en esta página de ayuda de MATLAB para la clase LinearModel. En un contexto transversal, el modelo podría verse como
yyo= 0.9Xyo+εyo
En esta página de ayuda de MATLAB para el método arima.infer (), que estima las innovaciones, los errores estimados se denominan residuales como de costumbre.
Entonces, concluyo que las innovaciones están bien para intercambiarse con errores . Se llama innovaciones porque en el contexto de series de tiempo los errores traen nueva información al sistema. En un contexto transversal, no tiene sentido llamarlos nuevos, ya que las observaciones no vienen en una secuencia ordenada en el tiempo. Por lo tanto, la observación número 10 no es más nueva ni más antigua que la observación número 9. En las series de tiempo, el 10 viene después del 9, por lo que, en este sentido, el error / innovación puede verse como una nueva información desde el punto de vista del observador que posee el información configurada hasta el momento 9.