Preguntas etiquetadas con stationarity

Entiendo que una serie temporal estacionaria es aquella cuya media y varianza es constante en el tiempo. ¿Alguien puede explicar por qué tenemos que asegurarnos de que nuestro conjunto de datos es estacionario antes de poder ejecutar diferentes modelos ARIMA o ARM en él? ¿Esto también se aplica a los …

92 regression  time-series  stationarity 

Además de tomar las diferencias, ¿cuáles son otras técnicas para hacer una serie temporal no estacionaria, estacionaria? Normalmente, uno se refiere a una serie como " integrada de orden p " si puede hacerse estacionaria a través de un operador de retraso .(1−L)PXt(1−L)PXt(1-L)^P X_t

42 time-series  stationarity 

Estoy utilizando R, busqué en Google y descubrí que kpss.test(), PP.test()y adf.test()se utilizan para saber acerca de la estacionariedad de las series temporales. Pero no soy un estadístico, que puede interpretar sus resultados. > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller = -30.649, Truncation lag parameter = 7, p-value …

30 r  time-series  stationarity  augmented-dickey-fuller  kpss-test 

He observado que, en promedio, el valor absoluto del coeficiente de correlación de Pearson es una constante cercana a cualquier par de caminatas aleatorias independientes, independientemente de la longitud de la caminata.0.560.42 ¿Alguien puede explicar este fenómeno? Esperaba que las correlaciones se redujeran a medida que aumenta la longitud de …

27 time-series  correlation  stationarity  random-walk 

El análisis entre mercados es un método para modelar el comportamiento del mercado mediante la búsqueda de relaciones entre diferentes mercados. Muchas veces, se calcula una correlación entre dos mercados, por ejemplo, S&P 500 y los bonos del Tesoro estadounidense a 30 años. La mayoría de las veces, estos cálculos …

27 correlation  stationarity 

¿Cuál es la diferencia entre la prueba Kwiatkowski – Phillips – Schmidt – Shin (KPSS) y la prueba aumentada de Dickey-Fuller (ADF)? ¿Están probando lo mismo? ¿O necesitamos usarlos en diferentes situaciones?

27 time-series  stationarity  unit-root  augmented-dickey-fuller  kpss-test 

Entiendo que deberíamos usar ARIMA para modelar una serie de tiempo no estacionaria. Además, todo lo que leo dice que ARMA solo debe usarse para series temporales estacionarias. Lo que estoy tratando de entender es, ¿qué sucede en la práctica cuando clasifico mal un modelo y supongo d = 0una …

23 r  time-series  arima  stationarity 

He visto varias veces que las personas rechazan el nulo en una prueba aumentada de Dickey-Fuller , y luego afirman que muestra que su serie es estacionaria (desafortunadamente, no puedo mostrar las fuentes de estas afirmaciones, pero imagino que existen afirmaciones similares aquí y allá en uno u otro diario). …

18 time-series  unit-root  stationarity  augmented-dickey-fuller 

Considere un proceso AR (2) centrado en la media Xt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtXt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtX_t=\phi_1X_{t-1}+\phi_2X_{t-2}+\epsilon_t donde ϵtϵt\epsilon_t es el proceso estándar de ruido blanco. Sólo por razones de simplicidad déjame llamar ϕ1=bϕ1=b\phi_1=b y ϕ2=aϕ2=a\phi_{2}=a . Centrándome en las raíces de la ecuación de características obtuve z1,2=−b±b2+4a−−−−−−√2az1,2=−b±b2+4a2az_{1,2}=\frac{-b\pm\sqrt{b^2+4a}}{2a} Las condiciones clásicas en los libros de texto son …

17 self-study  stationarity  arma 

Pensando en usar redes neuronales recurrentes para el pronóstico de series de tiempo. Básicamente implementan una especie de regresión automática no lineal generalizada, en comparación con los modelos ARMA y ARIMA que utilizan la regresión automática lineal. Si estamos realizando una regresión automática no lineal, ¿sigue siendo necesario que las …

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

Estoy trabajando en el conjunto de datos electricitydisponibles en el paquete R TSA. Mi objetivo es averiguar si un arimamodelo será apropiado para estos datos y, finalmente, ajustarlo. Así que procedí de la siguiente manera: primero: trazar la serie de tiempo que resultó si el siguiente gráfico: segundo: quería tomar …

16 r  time-series  stationarity 

¿Cuáles son los requisitos de estacionariedad para usar la regresión con errores ARIMA (regresión dinámica) para la inferencia? Específicamente, tengo una no estacionario continuo variable de resultado , una variable predictor continuo no estacionario x un y una variable ficticia serie tratamiento x b . Me gustaría saber si el …

16 regression  time-series  arima  stationarity 

Version corta: Tengo una serie temporal de datos climáticos que estoy probando para la estacionariedad. Basado en investigaciones previas, espero que el modelo subyacente (o "que genera", por así decirlo) los datos tengan un término de intercepción y una tendencia de tiempo lineal positiva. Para probar la estacionariedad de estos …

16 time-series  stationarity  unit-root  augmented-dickey-fuller 

En la práctica, ¿cómo evaluar si un proceso AR (P) es estacionario o no? ¿Cómo determinar el orden para el modelo AR y MA?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity 

Estuve luchando con la estacionaria en mi cabeza por un tiempo ... ¿Es así como piensas al respecto? Cualquier comentario o pensamiento adicional será apreciado. El proceso estacionario es el que genera valores de series temporales de modo que la media de distribución y la varianza se mantienen constantes. Estrictamente …

14 time-series  stationarity  intuition