Perguntas com a marcação «stationarity»

Encontrei uma prova de uma das propriedades do modelo ARCH que diz que, se , { X t } é estacionário se f ∑ p i = 1 b i &lt; 1 em que o modelo ARCH é:E(X2t)&lt;∞E(Xt2)&lt;∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty{Xt}{Xt}\{X_t\}∑pi=1bi&lt;1∑i=1pbi&lt;1\sum_{i=1}^pb_i < 1 Xt=σtϵtXt=σtϵtX_t = \sigma_t\epsilon_t σ2t=b0+b1X2t−1+...bpX2t−pσt2=b0+b1Xt−12+...bpXt−p2\sigma_t^2 = b_0 + b_1X_{t-1}^2 …

13 mathematical-statistics  stationarity  garch 

Como prejudico as séries temporais? Tudo bem fazer a primeira diferença e executar um teste Dickey Fuller; se estiver parado, estamos bem? Também achei on-line que posso prejudicar as séries temporais fazendo isso no Stata: reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line u_lncredit time dfuller u_lncredit, drift regress lags(0) …

13 regression  time-series  stata  stationarity 

Imagine que temos dois processos de séries temporais, que são estacionários, produzindo: xt,ytxt,ytx_t,y_t . É zt=αxt+βytzt=αxt+βytz_t=\alpha x_t +\beta y_t , ∀α,β∈R∀α,β∈R\forall \alpha, \beta \in \mathbb{R} também estacionária? Qualquer ajuda seria apreciada. Eu diria que sim, uma vez que tem uma representação MA.

12 time-series  stochastic-processes  stationarity 

Todas as séries temporais não estacionárias podem ser convertidas em séries temporais estacionárias aplicando diferenciação? Além disso, como você decide a ordem da diferenciação a ser aplicada? Você apenas diferencia os intervalos 1,2 ... n e executa o teste de raiz unitária de estacionário cada vez para ver se a …

12 time-series  stationarity 

Eu tenho um conjunto de dados que está claramente aumentando à medida que o tempo passa (taxa de câmbio de uma moeda, dados mensais ao longo de 20 anos), minha pergunta é: Posso prejudicar os dados e depois diferenciá-los também para torná-los estacionários, se eles forem prejudiciais? não consegue isso? …

12 time-series  stationarity 

Uma série com desvio pode ser modelada como que é o desvio (constante) e . yt=c+ϕyt−1+εtyt=c+ϕyt−1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_tcccϕ=1ϕ=1\phi=1 Uma série com tendência pode ser modelada como que é a deriva (constante), é a tendência de tempo determinística e .yt=c+δt+ϕyt−1+εtyt=c+δt+ϕyt−1+εty_t = c + \delta t + …

12 time-series  hypothesis-testing  stationarity  trend  unit-root 

Um processo é estritamente estacionário se a distribuição conjunta de X t 1 , X t 2 , . . . , X t m é a mesma que a distribuição conjunta de X t 1 + k , X t 2 + K , . . . , X …

11 time-series  autocorrelation  stochastic-processes  stationarity 

Estou lendo um exemplo dado no livro Machine Learning for Hackers . Primeiro vou elaborar o exemplo e depois falar sobre minha pergunta. Exemplo : Toma um conjunto de dados por 10 anos com preços de 25 ações. Executa o PCA nos 25 preços das ações. Compara o componente principal …

10 time-series  pca  references  covariance  stationarity 

Se eu tenho uma série temporal com sazonalidade, isso automaticamente torna a série não estacionária? Minha intuição (provavelmente desligada) é que não. Sazonalidade significa que a série sobe e desce em torno de um valor constante ... algo como uma onda senoidal. Portanto, por essa lógica, uma série temporal com …

10 time-series  stationarity  seasonality 

Alguém tem um bom exemplo de um processo estocástico estacionário de segunda ordem, mas não estritamente estacionário?

10 time-series  stochastic-processes  stationarity 

Às vezes, uma série de horas pode precisar ser diferenciada para ficar estacionária. No entanto, não entendo como a diferenciação de segunda ordem pode ajudar a torná-la estacionária quando a diferenciação de primeira ordem não é suficiente. Você poderia dar uma explicação intuitiva para a diferenciação de segunda ordem e …

10 time-series  stationarity 

Estou trabalhando com uma série temporal multivariada e usando o modelo VAR (Regressão automática de vetores) para previsão. Minha pergunta é o que realmente significa estacionariedade em uma estrutura multivariada. 1) Eu sei que, se na configuração do VAR, se o determinante do inverso da matriz | IA | tiver …

10 time-series  var  stationarity 

Encontrei uma solução que afirmava que, se o quadrado de uma série temporal é estacionário, o mesmo ocorre com a série temporal original e vice-versa. No entanto, eu não pareço provar isso, alguém tem uma idéia se isso é verdade e se é como derivar isso?

9 time-series  self-study  data-transformation  stationarity 

Q1: Existem métodos comuns ou aceitos para lidar com o ambiente não estacionário na aprendizagem por reforço em geral? P2: No meu mundo da grade, a função de recompensa muda quando um estado é visitado. A cada episódio, as recompensas são redefinidas para o estado inicial. Tudo o que eu …

9 markov-process  reinforcement-learning  stationarity  q-learning 

Estou usando a biblioteca VAR de statsmodels do python para modelar dados de séries temporais financeiras e alguns resultados me intrigam. Eu sei que os modelos VAR assumem que os dados da série temporal são estacionários. Eu inadvertidamente ajustei uma série não estacionária de preços de log para dois títulos …

9 time-series  forecasting  r-squared  var  stationarity