Perguntas com a marcação «time-series»

Eu ajustei um modelo ARIMA (1,1,1) -GARCH (1,1) às séries temporais dos preços do log de taxas de câmbio AUD / USD amostrados em intervalos de um minuto ao longo de vários anos, dando-me mais de dois milhões de pontos de dados para estimar o modelo. O conjunto de dados …

10 time-series  arima  simulation  garch  finance 

Estou tentando utilizar a regressão de RF para fazer previsões sobre o desempenho de uma fábrica de papel. Eu tenho dados minuto a minuto para as entradas (taxa e quantidade de polpa de madeira entrando etc ...), bem como para o desempenho da máquina (papel produzido, energia consumida pela máquina) …

10 time-series  forecasting  cross-validation  random-forest  autoregressive 

Provavelmente, há mais de um mal-entendido sério nesta questão, mas não se destina a acertar os cálculos, mas a motivar o aprendizado de séries temporais com algum foco em mente. Ao tentar entender a aplicação de séries temporais, parece que diminuir os dados torna implausível prever valores futuros. Por exemplo, …

10 r  time-series  data-visualization 

Em um comentário a esta pergunta , o usuário @whuber citou a possibilidade de usar uma versão periódica de splines para ajustar dados periódicos. Gostaria de saber mais sobre esse método, em particular as equações que definem os splines e como implementá-los na prática (sou principalmente um Rusuário, mas posso …

10 regression  time-series  seasonality  splines 

Atualmente, estou tentando entender os filtros de partículas e seus possíveis usos nas finanças e estou lutando bastante. Quais são os pré-requisitos matemáticos e estatísticos que devo revisar (oriundos de finanças quantitativas) para (i) tornar acessíveis os conceitos básicos dos filtros de partículas e (ii) para depois compreendê-los completamente? Tenho …

10 time-series  particle-filter 

Qual é a abordagem usual para modelar séries temporais binárias? Existe um papel ou um livro de texto onde isso é tratado? Penso em um processo binário com forte correlação automática. Algo como o sinal de um processo AR (1) iniciando em zero. Diga e com ruído branco . Em …

10 regression  time-series  logistic  binary-data  autoregressive 

A partir do título, gostaria de saber se existe um teste estatístico que possa me ajudar a identificar uma divergência significativa entre duas séries temporais semelhantes. Especificamente, olhando a figura abaixo, gostaria de detectar que as séries começam a divergir no tempo t1, ou seja, quando a diferença entre elas …

10 time-series  statistical-significance  variance  convergence  trend 

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 

O teste de Durbin-Watson testa a autocorrelação de resíduos no lag 1. Mas o mesmo acontece com o teste da autocorrelação no lag 1 diretamente. Além disso, você pode testar a autocorrelação em lag 2,3,4 e há bons testes de portmanteau para autocorrelação em vários atrasos e obter gráficos agradáveis …

10 time-series  autocorrelation 

Li num artigo a seguinte frase: O fato de existir uma diferença entre os coeficientes de curto e longo prazo é resultado de nossa especificação, que inclui variáveis ​​endógenas defasadas. Eles executam uma regressão nas primeiras diferenças e incluem um atraso na variável dependente. Agora eles argumentam que, se você …

10 regression  time-series  lags 

Imagine uma situação: temos registros históricos (20 anos) de três minas. A presença de prata aumenta a probabilidade de encontrar ouro no próximo ano? Como testar essa pergunta? Aqui estão dados de exemplo: mine_A <- c("silver","rock","gold","gold","gold","gold","gold", "rock","rock","rock","rock","silver","rock","rock", "rock","rock","rock","silver","rock","rock") mine_B <- c("rock","rock","rock","rock","silver","rock","rock", "silver","gold","gold","gold","gold","gold","rock", "silver","rock","rock","rock","rock","rock") mine_C <- c("rock","rock","silver","rock","rock","rock","rock", "rock","silver","rock","rock","rock","rock","silver", "gold","gold","gold","gold","gold","gold") time <- …

10 r  time-series  hypothesis-testing  stochastic-processes 

Sou analista nas áreas financeira e de seguros e sempre que tento ajustar modelos de volatilidade, obtenho resultados terríveis: os resíduos geralmente são não estacionários (no sentido da raiz da unidade) e heterocedásticos (para que o modelo não explique a volatilidade). Os modelos ARCH / GARCH funcionam com outro tipo …

10 time-series  garch  volatility-forecasting  arch 

Estou tentando executar uma regressão simples, mas minhas variáveis ​​Y são observadas em uma frequência mensal e variáveis ​​x são observadas em uma frequência anual. Eu realmente aprecio algumas orientações sobre uma abordagem adequada que pode ser usada para regressões com diferentes frequências. Muito obrigado

10 regression  time-series 

A página da Wikipedia diz que Box-Jenkins é um método de ajustar um modelo ARIMA a uma série temporal. Agora, se eu quiser ajustar um modelo ARIMA a uma série temporal, vou abrir o SAS, chamar proc ARIMA, fornecer os parâmetros e o SAS fornecerá os coeficientes AR e MA. …

10 time-series  arima  sas  aic  box-jenkins 

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