Preguntas etiquetadas con time-series

En un comentario a esta pregunta , el usuario @whuber citó la posibilidad de usar una versión periódica de splines para ajustar los datos periódicos. Me gustaría saber más acerca de este método, en particular las ecuaciones que definen las splines y cómo implementarlas en la práctica (soy principalmente un …

10 regression  time-series  seasonality  splines 

Actualmente estoy tratando de entender los filtros de partículas y sus posibles usos en las finanzas y estoy luchando bastante. ¿Cuáles son los prerrequisitos matemáticos y estadísticos que debería volver a visitar (viniendo de un fondo en finanzas cuantitativas) para (i) hacer accesibles los conceptos básicos de los filtros de …

10 time-series  particle-filter 

¿Cuáles son los enfoques habituales para modelar series de tiempo binarias? ¿Hay un libro de papel o de texto donde se trata esto? Pienso en un proceso binario con fuerte autocorrelación. Algo así como el signo de un proceso AR (1) que comienza en cero. Diga y con ruido blanco …

10 regression  time-series  logistic  binary-data  autoregressive 

A partir del título, me gustaría saber si existe una prueba estadística que pueda ayudarme a identificar una divergencia significativa entre dos series de tiempo similares. Específicamente, mirando la figura a continuación, me gustaría detectar que las series comienzan a divergir en el tiempo t1, es decir, cuando la diferencia …

10 time-series  statistical-significance  variance  convergence  trend 

Estoy leyendo un ejemplo dado en el libro Machine Learning for Hackers . Primero elaboraré el ejemplo y luego hablaré sobre mi pregunta. Ejemplo : Toma un conjunto de datos durante 10 años de 25 precios de las acciones. Ejecuta PCA en los 25 precios de las acciones. Compara el …

10 time-series  pca  references  covariance  stationarity 

La prueba de Durbin-Watson prueba la autocorrelación de residuos en el retraso 1. Pero también lo hace la prueba de la autocorrelación en el retraso 1 directamente. Además, puede probar la autocorrelación en el retraso 2,3,4 y hay buenas pruebas de portmanteau para la autocorrelación en varios retrasos, y obtener …

10 time-series  autocorrelation 

Leí en un periódico la siguiente oración: El hecho de que haya una diferencia entre los coeficientes a corto y largo plazo es el resultado de nuestra especificación que incluye variables endógenas rezagadas. Ejecutan una regresión en las primeras diferencias e incluyen un retraso de la variable dependiente. Ahora argumentan …

10 regression  time-series  lags 

Imagine una situación: tenemos registros históricos (20 años) de tres minas. ¿La presencia de plata aumenta la probabilidad de encontrar oro en el próximo año? ¿Cómo probar tal pregunta? Aquí hay datos de ejemplo: mine_A <- c("silver","rock","gold","gold","gold","gold","gold", "rock","rock","rock","rock","silver","rock","rock", "rock","rock","rock","silver","rock","rock") mine_B <- c("rock","rock","rock","rock","silver","rock","rock", "silver","gold","gold","gold","gold","gold","rock", "silver","rock","rock","rock","rock","rock") mine_C <- c("rock","rock","silver","rock","rock","rock","rock", "rock","silver","rock","rock","rock","rock","silver", "gold","gold","gold","gold","gold","gold") time …

10 r  time-series  hypothesis-testing  stochastic-processes 

Soy analista en el campo financiero y de seguros y cada vez que trato de adaptarme a los modelos de volatilidad obtengo resultados terribles: los residuos son a menudo no estacionarios (en el sentido de la raíz de la unidad) y heterocedasticos (por lo que el modelo no explica la …

10 time-series  garch  volatility-forecasting  arch 

Estoy tratando de ejecutar una regresión simple pero mis variables Y se observan en una frecuencia mensual y las variables x se observan en una frecuencia anual. Realmente agradeceré alguna orientación sobre un enfoque adecuado que pueda usarse para regresiones con diferentes frecuencias. Muchas gracias

10 regression  time-series 

La página de Wikipedia dice que Box-Jenkins es un método para ajustar un modelo ARIMA a una serie temporal. Ahora, si quiero ajustar un modelo ARIMA a una serie temporal, abriré SAS, llamaré proc ARIMA, proporcionaré los parámetros y SAS me dará los coeficientes AR y MA. Ahora, puedo probar …

10 time-series  arima  sas  aic  box-jenkins 

Si tengo una serie temporal que tiene estacionalidad, ¿eso automáticamente hace que la serie no sea estacionaria? Mi intuición (probablemente apagada) es que no. La estacionalidad significa que la serie sube y baja en torno a un valor constante ... algo así como una onda sinusoidal. Entonces, según esta lógica, …

10 time-series  stationarity  seasonality 

Solo una pregunta general. Si tiene datos de series de tiempo, ¿cuándo es mejor usar técnicas de series de tiempo (aka, ARCH, GARCH, etc.) sobre técnicas de aprendizaje automático / estadístico (KNN, regresión)? Si hay una pregunta similar que existe en la validación cruzada, por favor apúnteme hacia ella: busqué …

10 time-series  machine-learning 

Uno de los problemas importantes que enfrentan los pronosticadores es si las series dadas se pueden pronosticar o no. Me topé con un artículo titulado "La entropía como un indicador prioritario de previsibilidad " de Peter Catt que utiliza la entropía aproximada (ApEn) como una medida relativa para determinar que …

10 time-series  forecasting  entropy  maximum-entropy  forecastability 

He estado leyendo mucho sobre Dynamic Time Warping (DTW) últimamente. Estoy muy sorprendido de que no haya literatura en absoluto sobre la aplicación de DTW a series temporales irregulares, o al menos no pude encontrarla. ¿Alguien podría darme una referencia a algo relacionado con ese problema, o tal vez incluso …

10 time-series  correlation  distance  unevenly-spaced-time-series