Вопросы с тегом «time-series»

Предположим, у меня чуть более 20 000 месячных временных рядов, охватывающих период с января 2005 года по декабрь 2011 года. Каждый из них представляет глобальные данные о продажах для другого продукта. Что, если вместо вычисления прогнозов для каждого из них я хотел бы сосредоточиться только на небольшом количестве продуктов, которые …

11 time-series  forecasting  forecastability 

Я приспособил модели ARIMA к исходному временному ряду, и лучшая модель - ARIMA (1,1,0). Теперь я хочу смоделировать серию из этой модели. Я написал простую модель AR (1), но я не мог понять, как отрегулировать разницу в модели ARI (1,1,0). Следующий код R для серии AR (1): phi= -0.7048 z=rep(0,100) …

11 r  time-series  arima 

Я хочу прогнозировать розничные позиции (по неделям), используя экспоненциальное сглаживание. Я сейчас застрял в том, как рассчитывать, хранить и применять индексы сезонности. Проблема в том, что все примеры, которые я нашел, имеют дело с некой простой сезонностью. В моем случае у меня есть следующие проблемы: 1. Сезоны не происходят на …

11 time-series  seasonality 

Иногда временную серию необходимо различать, чтобы сделать ее стационарной. Однако я не понимаю, как различие второго порядка может помочь сделать его стационарным, когда различие первого порядка недостаточно. Не могли бы вы дать интуитивное объяснение различий второго порядка и случаев, когда это необходимо?

11 time-series  stationarity 

Я пытаюсь понять, почему OLS дает необъективную оценку процесса AR (1). Рассмотрим В этой модели строгая экзогенность нарушается, т. е. и коррелируют, а и не коррелированы. Но если это правда, то почему следующий простой вывод не выполняется? утεтут-1εтPlim βytϵt=α+βyt−1+ϵt,∼iidN(0,1).yt=α+βyt−1+ϵt,ϵt∼iidN(0,1). \begin{aligned} y_{t} &= \alpha + \beta y_{t-1} + \epsilon_{t}, \\ \epsilon_{t} …

11 time-series  least-squares  bias  autoregressive  estimators 

Мой вопрос касается концептуальной разницы между Holt-Winters и ARIMA. Насколько я понимаю, Holt-Winters - это особый случай ARIMA. Но когда один алгоритм предпочтительнее другого? Возможно, Холт-Винтерс является инкрементным и поэтому служит встроенным (более быстрым) алгоритмом? Ждем некоторого понимания здесь.

11 time-series  arima  exponential-smoothing 

Рассмотрим модель AR ( ) (предполагая нулевое среднее значение для простоты):ппp ИксT= φ1Икст - 1+ … + ΦпИкст - р+ εTИксTзнак равноφ1ИксT-1+...+φпИксT-п+εT x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t Оценщик OLS (эквивалентный условному максимального правдоподобия) для является предвзятым, как отмечалось в недавнем потоке .φ : = …

11 time-series  maximum-likelihood  autoregressive  unbiased-estimator 

У меня есть временной ряд и я хотел бы смоделировать его как процесс ARFIMA (он же FARIMA). Если y t интегрируется с (дробным) порядком d , я хотел бы дробно-разностным образом сделать его стационарным.YTyty_tYTyty_tddd Вопрос : правильна ли следующая формула, определяющая дробное дифференцирование? Δdyt:=yt−dyt−1+d(d−1)2!yt−2−d(d−1)(d−2)3!yt−3+...+(−1)k+1d(d−1)⋅...⋅(d−k)k!yt−k+...Δdyt:=yt−dyt−1+d(d−1)2!yt−2−d(d−1)(d−2)3!yt−3+...+(−1)k+1d(d−1)⋅...⋅(d−k)k!yt−k+...\Delta^d y_t := y_t - d y_{t-1} …

11 time-series  arima  arfima 

У меня есть два временных ряда ежедневных данных. Одна есть, sign-upsа другая terminationsиз подписок. Я хотел бы предсказать последнее, используя информацию, содержащуюся в обеих переменных. Глядя на график этих рядов, становится очевидным, что окончания связаны с кратными числами регистраций за предыдущие месяцы. То есть скачок числа подписок 10 мая приведет …

11 r  time-series  seasonality  var 

Мы пытаемся создать автокоррелированные случайные значения, которые будут использоваться в качестве временных рядов. У нас нет существующих данных, на которые мы ссылаемся, и мы просто хотим создать вектор с нуля. С одной стороны, нам нужен, конечно, случайный процесс с распределением и его SD. С другой стороны, должна быть описана автокорреляция, …

11 r  time-series  random-variable  autocorrelation  lags 

У меня есть два ряда данных, которые показывают средний возраст смерти с течением времени. Обе серии демонстрируют повышенный возраст на момент смерти, но один значительно ниже другого. Я хочу определить, значительно ли увеличение возраста на момент смерти у нижней выборки, чем у верхней выборки. Вот данные , упорядоченные по годам …

11 time-series  correlation  stata 

До сих пор работая в основном с данными поперечного сечения и совсем недавно просматривая, сканируя спотыкаясь через кучу вводной литературы по временным рядам, мне интересно, какую роль играют объясняющие переменные в анализе временных рядов. Я хотел бы объяснить тенденцию, а не ослаблять тренд. Большая часть того, что я читаю в …

11 r  time-series  multivariate-analysis 

Я пытаюсь найти способ исправить выбросы, как только я найду / обнаружу их в данных временных рядов. Некоторые методы, такие как nnetar в R, дают некоторые ошибки для временных рядов с большими / большими выбросами. Мне уже удалось исправить пропущенные значения, но выбросы все еще разрушают мои прогнозы ...

10 time-series  forecasting  outliers  winsorizing 

Я хотел бы разложить следующие данные временных рядов на сезонные, трендовые и остаточные компоненты. Данные представляют собой почасовой профиль Cooling Energy из коммерческого здания: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) Таким образом, существуют очевидные ежедневные и еженедельные сезонные эффекты, основанные на рекомендациях: Как разложить временные ряды с несколькими сезонными компонентами? …

10 r  time-series  forecasting  multiple-seasonalities  tbats 

Я приспособил модель ARIMA (1,1,1) -GARCH (1,1) к временному ряду журнальных цен курса AUD / USD, выбранных с интервалом в одну минуту в течение нескольких лет, что дало мне более двух миллион точек данных, по которым можно оценить модель. Набор данных доступен здесь . Для ясности, это была модель ARMA-GARCH, …

10 time-series  arima  simulation  garch  finance