Perguntas com a marcação «stationarity»

Um processo estritamente estacionário (ou série temporal) é aquele cuja distribuição conjunta é constante ao longo do tempo. Um processo ou série fracamente estacionário (ou covariância estacionária) é aquele cuja função média e covariância (função de variação e autocorrelação) não muda ao longo do tempo.

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Se
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 …

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Como prejudico as séries temporais?
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) …










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Estacionariedade em séries temporais multivariadas
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 …




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