Un proceso estrictamente estacionario (o series de tiempo) es aquel cuya distribución conjunta es constante a lo largo de los cambios de tiempo. Un proceso o serie débilmente estacionario (o estacionario de covarianza) es aquel cuya función de media y covarianza (función de varianza y autocorrelación) no cambia con el tiempo.
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...
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...
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...
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...
¿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
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...
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 serie...
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...
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...
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...
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...
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:...
¿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...
En la práctica, ¿cómo evaluar si un proceso AR (P) es estacionario o no? ¿Cómo determinar el orden para el modelo AR y
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...
¿Cómo detrendo series de tiempo? ¿Está bien tomar la primera diferencia y ejecutar una prueba de Dickey Fuller, y si es estacionaria, estamos bien? También descubrí en línea que puedo eliminar la tendencia de las series de tiempo haciendo esto en Stata: reg lncredit time predict u_lncredit,...
Encontré una prueba para una de las propiedades del modelo ARCH que dice que si , entonces es estacionario iff donde el modelo ARCH es:{ X t } ∑ p i = 1 b i < 1E(X2t)<∞E(Xt2)<∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty{Xt}{Xt}\{X_t\}∑pi=1bi<1∑i=1pbi<1\sum_{i=1}^pb_i < 1 Xt=σtϵtXt=σtϵtX_t =...
Tengo un conjunto de datos que está aumentando claramente a medida que pasa el tiempo (tipo de cambio de una moneda, datos mensuales durante 20 años), mi pregunta es: ¿puedo eliminar la tendencia de los datos y luego diferenciarlos también para hacerlos estacionarios, si la tendencia en sí misma no...
¿Se pueden convertir todas las series temporales no estacionarias en series temporales estacionarias mediante la aplicación de diferenciación? Además, ¿cómo decide el orden de la diferencia que se aplicará? ¿Simplemente diferencia con los intervalos 1,2 ... ny realiza la prueba de raíz unitaria de...
Una serie con deriva se puede modelar como donde es la deriva (constante) y . yt=c+ϕyt−1+εtyt=c+ϕyt−1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_tcccϕ=1ϕ=1\phi=1 Una serie con tendencia se puede modelar como donde es la deriva (constante), es la tendencia de tiempo determinista y...