Estadísticas y Big Data arima

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Pronóstico ARIMA con estacionalidad y tendencia, resultado extraño

A medida que avanzo en el pronóstico con los modelos ARIMA, estoy tratando de entender cómo puedo mejorar un pronóstico basado en el ajuste ARIMA con la estacionalidad y la deriva. Mis datos son las siguientes series temporales (más de 3 años, con una clara tendencia al alza y una …

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¿Qué modelo se puede usar cuando se viola el supuesto de varianza constante?

Dado que no podemos ajustar el modelo ARIMA cuando se viola el supuesto de varianza constante, ¿qué modelo se puede usar para ajustar series de tiempo univariantes?

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Cómo ajustar un modelo para una serie temporal que contiene valores atípicos

He ajustado el modelo ARIMA (5,1,2) usando la auto.arima()función en R y al mirar en orden podemos decir que este no es el mejor modelo para pronosticar. Si existen valores atípicos en la serie de datos, ¿cuál es el método para ajustar un modelo a dichos datos?

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¿Qué es un modelo de serie temporal para pronosticar un porcentaje limitado por (0,1)?

Esto debe aparecer --- el pronóstico de cosas que están atrapadas entre 0 y 1. En mi serie, sospecho que hay un componente de regresión automática y también un componente de reversión a la media, por lo que quiero algo que pueda interpretar como un ARIMA --- pero no quiero …

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Bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para modelos mixtos

Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …

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auto.arima advierte NaNs producidos en error estándar

Mis datos son una serie temporal de población ocupada, L, y el lapso de tiempo, año. n.auto=auto.arima(log(L),xreg=year) summary(n.auto) Series: log(L) ARIMA(2,0,2) with non-zero mean Coefficients: ar1 ar2 ma1 ma2 intercept year 1.9122 -0.9567 -0.3082 0.0254 -3.5904 0.0074 s.e. NaN NaN NaN NaN 1.6058 0.0008 sigma^2 estimated as 1.503e-06: log likelihood=107.55 …

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Selección del modelo de series de tiempo: AIC vs. SSE fuera de muestra y su equivalencia

AIC se recomienda con frecuencia como criterio para comparar modelos para pronósticos de series de tiempo. Vea, por ejemplo, esto en el contexto de los modelos de regresión dinámica : El AIC se puede calcular para el modelo final, y este valor se puede usar para determinar los mejores predictores. …

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Efectos de muestreo en modelos de series temporales

Estoy trabajando extensamente con modelos de series de tiempo financieras, principalmente AR (I) MA y Kalman. Un problema que sigo enfrentando es la frecuencia de muestreo. Inicialmente, pensaba que si se me ofrecía la posibilidad de tomar muestras con mayor frecuencia de un proceso subyacente, debería tomar muestras con la …

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Predicción de Arimax: uso del paquete de pronóstico

La arimaxfunción en el TSApaquete es, que yo sepa, el único Rpaquete que se ajustará a una función de transferencia para los modelos de intervención. Sin embargo, carece de una función de predicción que a veces es necesaria. ¿Es lo siguiente una solución alternativa para este problema, aprovechando el excelente …

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Varias preguntas sobre modelos estadísticos de series financieras de "persona de aprendizaje automático"

Para explicar por qué tengo esa estúpida pregunta que encontrarás a continuación, debo decir que soy más una persona de aprendizaje automático. Mientras trabajaba en problemas de bioinformática, todo estaba bien. Cuando escuché palabras como "regresión" o "curtosis y asimetría", en el primer caso solo sonreí, en el segundo caso …

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¿Cómo puedo calcular el R cuadrado de una regresión con errores de arima usando R?

Si tengo un objeto arima como a: set.seed(100) x1 <- cumsum(runif(100)) x2 <- c(rnorm(25, 20), rep(0, 75)) x3 <- x1 + x2 dummy = c(rep(1, 25), rep(0, 75)) a <- arima(x3, order=c(0, 1, 0), xreg=dummy) print(a) . Series: x3 ARIMA(0,1,0) Call: arima(x = x3, order = c(0, 1, 0), xreg …

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Combinando auto.arima () y ets () del paquete de pronóstico

He estado usando las funciones ets () y auto.arima () del paquete de pronóstico para pronosticar una gran cantidad de series de tiempo univariadas. He estado usando la siguiente función para elegir entre los 2 métodos, pero me preguntaba si CrossValidated tenía ideas mejores (o menos ingenuas) para el pronóstico …

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Varios modelos ARIMA se ajustan bien a los datos. ¿Cómo determinar el orden? Enfoque correcto?

Tengo dos series de tiempo (parámetros de un modelo para hombres y mujeres) y mi objetivo es identificar un modelo ARIMA apropiado para hacer pronósticos. Mi serie de tiempo se ve así: El gráfico y el ACF muestran no estacionario (los picos del ACF se cortan muy lentamente). Por lo …

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Qué modelos econométricos se pueden usar para pronosticar los retornos de seguridad + preguntas ARIMA / GARCH

Estoy tratando de escribir una tesis de pregrado en la que pruebo el poder predictivo de un modelo econométrico dado en una serie de tiempo financiera determinada. Necesito algunos consejos sobre cómo debo hacer esto. Para poner las cosas en contexto, en su mayoría tengo una econometría auto estudiada; el …

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¿Hay alguna manera de permitir la estacionalidad en los coeficientes de regresión?

Digamos que tengo una serie temporal, G t , y una covariable B t . Quiero encontrar la relación entre ellos por el modelo ARMA: G t = Z t + β 0 + β 1 B t donde el Z t residual sigue algún proceso ARMA. El problema es: …

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