Persistência em séries temporais


Respostas:


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Grosso modo, o termo persistência no contexto de séries temporais está freqüentemente relacionado à noção de propriedades de memória das séries temporais. Em outras palavras, você tem um processo persistente de séries temporais se o efeito de um choque infinitesimalmente (muito) pequeno influenciar as previsões futuras de suas séries temporais por um período muito longo. Assim, quanto maior o tempo de influência, maior a memória e a extrema persistência. Você pode considerar um processo integrado I (1) como um exemplo de processo altamente persistente (as informações provenientes dos choques nunca desaparecem). Embora processos fracionados integrados (ARFIMA) sejam exemplos mais interessantes de processos persistentes. Provavelmente, seria útil ler sobre Medição da persistência condicional em séries temporais no artigo G.Kapetanios.


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Nos livros de pós-graduação, persistência geralmente é sinônimo de raiz da unidade.
mpiktas

O link para o artigo parece estar inativo. você pode atualizar pls
mk ..

Eu apreciaria se você pudesse responder a esta pergunta: stats.stackexchange.com/questions/388968/... Graças @DmitrijCelov
ebrahimi

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Uma série persistente é aquela em que o valor da variável em uma determinada data está intimamente relacionado ao valor anterior. As duas medidas básicas de persistência são a autocovariância e o coeficiente de autocorrelação.

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