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...
Al realizar un análisis de intervención con datos de series de tiempo (también conocido como series de tiempo interrumpido) como se discute aquí, por ejemplo, un requisito que tengo es estimar la ganancia (o pérdida) total debido a la intervención, es decir, el número de unidades ganadas o perdidas...
Tengo varias series de tiempo en un VAR (1) y, debido a que algunas de ellas no tienen la misma unidad de medida, me gustaría estimar el RMSE en porcentaje. Sé que se podría hacer de varias maneras (ver a continuación), pero no sé exactamente cuál es el que mejor se adapta a un problema de...
Solo quiero verificar que estoy interpretando los gráficos ACF y PACF correctamente: Los datos corresponden a los errores generados entre los puntos de datos reales y las estimaciones generadas utilizando un modelo AR (1). He visto la respuesta aquí: Estimar los coeficientes ARMA a través de...
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...
¿Cuáles son las diferencias en el uso de modelos lineales generalizados, como la determinación automática de relevancia (ARD) y la regresión de Ridge, en comparación con modelos de series de tiempo como Box-Jenkins (ARIMA) o suavizado exponencial para el pronóstico? ¿Existen reglas generales sobre...
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...
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,...
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...
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...
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 volatilidad). ¿Los...
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",...
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...
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...
¿Cuál es la forma correcta de probar la importancia de las relaciones de Sharpe o las relaciones de información? Los índices de Sharpe se basarán en varios índices de renta variable y pueden tener períodos de recuperación variables. Una solución que he visto descrita simplemente aplica una prueba...
Hay algunas explicaciones que puedo encontrar que describen cómo interpretar los coeficientes de regresión lineal después de diferenciar una serie de tiempo (para eliminar una raíz unitaria). ¿Es tan simple que no hay necesidad de decirlo formalmente? (Soy consciente de esta pregunta , pero no...
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 componente...
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,...
¿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 . Luego, la serie...
Actualmente estoy trabajando en un proyecto para hacer pronósticos de datos de series temporales (datos mensuales). Estoy usando R para hacer el pronóstico. Tengo 1 variable dependiente (y) y 3 variables independientes (x1, x2, x3). La variable y tiene 73 observaciones, al igual que las otras 3...