Prueba de estacionalidad de series de tiempo

¿Cuáles son las pruebas de estacionalidad más simples para series de tiempo?

Siendo más específico, quiero probar si specific time series the seasonal componentes significativo.

¿Cuáles son los paquetes recomendados en Python / R?

— Michael D
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Antes de probar la estacionalidad, debe reflejar qué tipo de estacionalidad tiene. Tenga en cuenta que hay muchos tipos diferentes de estacionalidad:

Estacionalidad aditiva versus multiplicativa
Estacionalidades individuales versus múltiples
Estacionalidad con un número de períodos pares o pares. Cada año tiene doce meses, pero 52,1429 semanas.
Tendencia frente a estacionalidad: un patrón de estacionalidad siempre aparece en el mismo período, pero una tendencia puede aparecer un poco más tarde o más temprano y no exactamente cada 5 años. Un ejemplo de una tendencia son los ciclos económicos.

Uno de los métodos más comunes para detectar la estacionalidad es descomponer la serie temporal en varios componentes.

En R puede hacer esto con el decompose()comando del paquete de estadísticas preinstalado o con el stl()comando del paquete de pronóstico.

El siguiente código está tomado de Un pequeño libro de R para series de tiempo.

births <- scan("http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat")
birthstimeseries <- ts(births, frequency = 12, start = c(1946,1))
birthstimeseriescomponents <- decompose(birthstimeseries)
plot(birthstimeseriescomponents)

Puede verificar los componentes individuales con

birthstimeseriescomponents$seasonal
birthstimeseriescomponents$random
birthstimeseriescomponents$trend

Otro método es incluir variables ficticias estacionales y verificar si tienen valores p significativos cuando calcula la regresión. Si los meses individuales tienen coeficientes significativos, su serie temporal mensual es estacional.

Otro método para detectar la estacionalidad es trazar los datos en sí o trazar el ACF (función de autocorrelación). En nuestro caso, puede notar fácilmente que hay estacionalidad.

Y por último, pero no menos importante, hay algunas pruebas de hipótesis "formales" para detectar la estacionalidad, como la prueba T de Student y la prueba de rango firmado de Wilcoxon.

— Ferdi
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en mi caso, no sé por mí mismo (estacionalidad aditiva versus multiplicativa, estacionalidad individual versus múltiple Estacionalidad con un número par o igual de períodos), tengo muchas series de tiempo y me gustaría tener un enfoque genérico tanto como posible. Para comenzar, me gustaría comenzar con aditivos, estacionalidad única, incluso + ni siquiera. @Ferdi

— Michael D

tal vez debería pensar en sus datos: ¿son datos diarios, semanales, mensuales o trimestrales? ¿Hay algún choque o irregularidad? ¿Qué observas cuando lo visualizas?

— Ferdi

Algunas de las series de tiempo tienen semanal, diario, cada hora. Y alguna otra no tiene nada. Para el primer paso, quiero detectar si el componente estacional significa completo. Para su segundo ejemplo, tiene Lag 3 y 12. Pero de alguna manera a simple vista no encuentro ninguna estacionalidad en el retraso 3. ¿Es mejor mirar el pacf en su lugar? Si miro ACF o PACF, ¿cómo distingo el modelo AR (p) (que no es estacional) versus un modelo estacional? @Ferdi

— Michael D

No conozco ningún algoritmo que pueda ejecutar ciegamente en cualquier tipo de serie temporal para probar la estacionalidad

— Ferdi

Estoy ... AUTOBOX busca automáticamente tanto la estructura estocástica como ARIMA y la estructura determinista (efectos fijos como el día de la semana, el mes del año, el día del mes, el trimestre del trimestre). -año, etc.) al lidiar con complicaciones como cambios de nivel / paso, tendencias de tiempo local, pulsos, cambios en ambos parámetros y variación de errores a lo largo del tiempo. Hay una versión R. Es una consecuencia de mi disertación de PHD para automatizar la identificación del modelo de series de tiempo en configuraciones univariadas y multivariadas.

— IrishStat

Mis pensamientos son verificar la amplitud de:

Función de autocorrelación de ACF
Función de autocorrelación parcial PACF
Coeficientes de Fourier

(Los coeficientes de Fourier están relacionados con ACF a través del teorema de Wiener-Khinchin ).

— Michael D
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