Вопросы с тегом «time-series»

Я понимаю причинно-следственную связь, используемую в микроэкономике (в частности, в IV или при расчете разрыва регрессии), а также причинность Грейнджера, используемую в эконометрике временных рядов. Как мне связать одно с другим? Например, я видел, как оба подхода использовались для данных панели (скажем, , T = 20 ). Любая ссылка на …

13 time-series  econometrics  causality  granger-causality 

У меня есть два 2 часа данных GPS с частотой дискретизации 1 Гц (7200 измерений). Данные приведены в форме , где - погрешность измерения.(X,Xσ,Y,Yσ,Z,Zσ)(X,Xσ,Y,Yσ,Z,Zσ)(X, X_\sigma, Y, Y_\sigma, Z, Z_\sigma)NσNσN_\sigma Когда я беру среднее из всех измерений (например, среднее значение Z за эти два часа), каково его стандартное отклонение? Конечно, я …

13 time-series  mean  standard-deviation 

В R (2.15.2) я однажды установил ARIMA (3,1,3) для временного ряда и один раз ARMA (3,3) для разностных временных рядов. Установленные параметры отличаются, что я приписал методу подбора в ARIMA. Кроме того, подгонка ARIMA (3,0,3) к тем же данным, что и ARMA (3,3), не приведет к идентичным параметрам, независимо от …

13 r  time-series  arima  fitting  arma 

Я пытался изучить и применить модели ARIMA. Я читал превосходный текст об ARIMA от Панкраца - Прогнозирование с помощью однофакторной рамки - Модели Дженкинса: концепции и случаи . В тексте автор особо подчеркивает принцип скупости при выборе моделей ARIMA. Я начал играть с auto.arima()функцией в R пакета прогноза . Вот …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

Мне нужно вывести аналитические выражения для автоковариантной функции γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) процесса ARMA (2,1), обозначенного как: yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t Итак, я знаю, что: γ(k)=E[yt,yt−k]γ(k)=E[yt,yt−k]\gamma\left(k\right) = \mathrm{E}\left[y_t,y_{t-k}\right] так что я могу написать: γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]\gamma\left(k\right) = \phi_1 \mathrm{E}\left[y_{t-1}y_{t-k}\right]+\phi_2 \mathrm{E}\left[y_{t-2}y_{t-k}\right]+\theta_1 \mathrm{E}\left[\epsilon_{t-1}y_{t-k}\right]+\mathrm{E}\left[\epsilon_{t}y_{t-k}\right] затем, чтобы вывести аналитическую версию автоковариантной функции, мне нужно подставить значения - 0, 1, 2 ..., пока …

13 time-series  covariance  autocorrelation  arma 

1. Проблема У меня есть некоторые измерения переменного ytyty_t , где t=1,2,..,nt=1,2,..,Nt=1,2,..,n , для которого у меня есть распределение fyt(yt)fyt(yt)f_{y_t}(y_t) полученное с помощью MCMC, которое для простоты я предполагаю, что это гауссиан среднего μtμt\mu_t и дисперсии σ2tσt2\sigma_t^2 . У меня есть физическая модель для этих наблюдений, скажем, g(t)g(t)g(t) , но …

13 time-series  mcmc  autoregressive  likelihood 

Имеет ли смысл стандартизация зависимой переменной в идентифицирующей группе? В следующем рабочем документе (замедление вырубки лесов в Legal Amazon; цены или политика ?, pdf ) используется стандартизированная зависимая переменная для анализа влияния общих изменений политики в Бразилии на вырубку лесов. Стандартизация осуществляется следующим образом: Yn e wя т= Yя т- …

13 regression  time-series  panel-data  standardization  fixed-effects-model 

редактировать Я нашел статью с описанием именно той процедуры, которая мне нужна. Единственное отличие состоит в том, что документ интерполирует среднемесячные данные на ежедневные, сохраняя при этом среднемесячные значения. У меня есть проблемы, чтобы реализовать подход в R. Любые намеки приветствуются. оригинал Для каждой недели у меня есть следующие данные …

13 r  time-series  interpolation 

Для предисловия у меня достаточно глубокие математические знания, но я никогда не имел дело с временными рядами или статистическим моделированием. Так что не надо быть очень нежным со мной :) Я читаю эту статью о моделировании использования энергии в коммерческих зданиях, и автор делает следующее заявление: [Присутствие автокорреляции возникает] потому, …

13 time-series  autocorrelation 

Является ли процесс AR (1) таким, как yt=ρyt−1+εtyt=ρyt−1+εty_t=\rho y_{t-1}+\varepsilon_t марковским процессом? Если это так, то VAR (1) является векторной версией марковского процесса?

13 time-series 

При предварительном формировании коинтеграционного теста Йохансена для двух временных рядов (простой случай) вам необходимо решить, какую задержку вы хотите использовать. Выполнение теста для разных лагов дает разные результаты: для некоторых уровней лагов нулевая гипотеза может быть отклонена, а для других - нет. Мой вопрос заключается в том, что является правильным …

13 time-series  cointegration 

Я просто пытаюсь понять, какова связь между обычной множественной / простой регрессией и множественной / простой регрессией, когда переменные различаются. Например, я анализирую соотношение между депозитным балансом ( ) и рыночными ставками ( ). Если я использую простую линейную регрессию, корреляция будет отрицательной и довольно значительной (около -.74). Однако, если …

13 regression  time-series 

У меня есть модель прогнозирования для временного ряда, и я хочу вычислить ошибку прогнозирования вне выборки. На данный момент стратегия, которой я придерживаюсь, - это стратегия, предложенная в блоге Роба Хиндмана (в нижней части страницы), которая выглядит следующим образом (предполагается, что временной ряд и тренировочный набор размера )Y1, ... , …

13 time-series  forecasting 

Я наблюдаю регрессионную модель, которая регрессирует доходность фондовых индексов в годовом исчислении по годичным (12 месяцев) доходностям одного и того же фондового индекса, кредитному спреду (разница между среднемесячным значением безрисковых облигаций и корпоративных облигаций). доходности), инфляция в годовом исчислении и индекс промышленного производства в годовом сопоставлении. Это выглядит следующим образом …

13 regression  time-series  autocorrelation 

Каковы плюсы и минусы использования LARS [1] по сравнению с использованием координатного спуска для подбора L1-регуляризованной линейной регрессии? Я в основном заинтересован в аспектах производительности (мои проблемы, как правило, Nисчисляются сотнями тысяч и p<20). Однако, любые другие идеи также будут оценены. редактировать: так как я разместил вопрос, chl любезно указал …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction