AR의 정상성에 대한 증거 (2)

평균 중심 AR (2) 공정을 고려

X_{t} = ϕ_{1} X_{t - 1} + ϕ_{2} X_{t - 2} + ϵ_{t}

$X_t=\phi_1X_{t-1}+\phi_2X_{t-2}+\epsilon_t$ 여기서

ϵ_{t}

$\epsilon_t$ 되는 표준 백색 잡음 프로세스. 간단히하기 위해

ϕ_{1} = b

$\phi_1=b$ 및

라고하겠습니다 . 내가 얻은 특성 방정식의 근본을 중심으로 교재의 고전적인 조건은 다음과 같습니다.

ϕ_{2} = a

$\phi_{2}=a$

z_{1, 2} = \frac{- b \pm \sqrt{b^{2} + 4 a}}{2 a}

$z_{1,2}=\frac{-b\pm\sqrt{b^2+4a}}{2a}$

{\begin{cases} | a | < 1 \\ a \pm b < 1 \end{cases}

$\begin{cases}|a|<1 \\ a\pm b<1 \end{cases}$ 나는 루트의 불평등, 즉 시스템 수동으로 (Mathematica의 도움으로) 풀려고했습니다. 단지 획득

세번째 조건 수 (

)을 추가 회수 될 점점 서로 앞의 두 솔루션

일부 표시 사항을 통해이되고 있음

{\begin{cases} | \frac{- b - \sqrt{b^{2} + 4 a}}{2 a} | > 1 \\ | \frac{- b + \sqrt{b^{2} + 4 a}}{2 a} | > 1 \end{cases}

$\begin{cases}|\frac{-b-\sqrt{b^2+4a}}{2a}|>1 \\ |\frac{-b+\sqrt{b^2+4a}}{2a}|>1\end{cases}$

a \pm b < 1

$a \pm b<1$

| a | < 1

$|a|<1$

a + b + a - b < 2 \Rightarrow a < 1

$a+b+a-b<2 \Rightarrow a<1$

| a | < 1

$|a|<1$ ? 아니면 해결책이 없습니까?

self-study stationarity arma

— 마르코
소스

내 생각에 당신이 떠나는 특성 방정식은 내 것과 다릅니다. 동의 여부를 확인하기 위해 몇 가지 단계를 진행하겠습니다.

방정식

λ^{2} - ϕ_{1} λ - ϕ_{2} = 0

$\lambda^2-\phi_1\lambda-\phi_2=0$

경우 $z$ "표준"특성 방정식의 루트 $1-\phi_1 z-\phi_2 z^2=0$ 및 설정 $z^{-1}=\lambda$ , 다음과 같은 기준을 재기록에서 디스플레이를 획득한다 :

\begin{array}{rcl} 1 - ϕ_{1} 지 - ϕ_{2} 지^{2} & = & 0 \\ \Rightarrow 지^{- 2} - ϕ_{1} 지^{- 1} - ϕ_{2} & = & 0 \\ \Rightarrow λ^{2} - ϕ_{1} λ - ϕ_{2} & = & 0 \end{array}

$\begin{eqnarray*} 1-\phi_1 z-\phi_2 z^2&=&0\\ \Rightarrow z^{-2}-\phi_1 z^{-1}-\phi_2 &=&0\\ \Rightarrow \lambda^2-\phi_1\lambda -\phi_2 &=&0 \end{eqnarray*}$ 따라서,의 안정성 다른 조건

제 1 표시 모두 뿌리는 것이다내부단위 원,

A R (2)

$AR(2)$

| z | > 1 \Leftrightarrow | λ | = | z^{- 1} | < 1

$|z|>1 \Leftrightarrow |\lambda|=|z^{-1}|<1$

이 표현을 사용 하여 프로세스 의 정상 삼각형 을 도출합니다. 즉, 다음 세 가지 조건이 충족되면 가 안정적입니다. $AR(2)$ $AR(2)$

$\phi_2<1+\phi_1$
$\phi_2<1-\phi_1$
$\phi_2>-1$

첫 번째 디스플레이의 루트를 (실제라면) 쓸 수 있음을 상기하십시오.

λ_{1, 2} = \frac{ϕ_{1} \pm \sqrt{ϕ_{1}^{2} + 4 ϕ_{2}}}{2}

$\lambda_{1,2}=\frac{\phi_1\pm\sqrt{\phi_1^2+4\phi_2}}{2}$ 는 처음 두 조건을 찾습니다.

그런 다음 $AR(2)$ 는 정지 상태입니다. $|\lambda|<1$ 따라서, (만약 $\lambda_i$ 진짜)

\begin{array}{rcl} - 1 < \frac{ϕ_{1} \pm \sqrt{ϕ_{1}^{2} + 4 ϕ_{2}}}{2} & < & 1 \\ \Rightarrow - 2 < ϕ_{1} \pm \sqrt{ϕ_{1}^{2} + 4 ϕ_{2}} & < & 2 \end{array}

$\begin{eqnarray*} -1<\frac{\phi_1\pm\sqrt{\phi_1^2+4\phi_2}}{2}&<&1\\ \Rightarrow -2<\phi_1\pm\sqrt{\phi_1^2+4\phi_2}&<&2 \end{eqnarray*}$ 개의 더 큰

λ_{i}

$\lambda_i$ 에 의해 제한된다

ϕ_{1} + \sqrt{ϕ_{1}^{2} + 4 ϕ_{2}} < 2

$\phi_1+\sqrt{\phi_1^2+4\phi_2}<2$ 또는 :

\begin{array}{rcl} ϕ_{1} + \sqrt{ϕ_{1}^{2} + 4 ϕ_{2}} & < & 2 \\ \Rightarrow \sqrt{ϕ_{1}^{2} + 4 ϕ_{2}} & < & 2 - ϕ_{1} \\ \Rightarrow ϕ_{1}^{2} + 4 ϕ_{2} & < & (2 - ϕ_{1})^{2} \\ \Rightarrow ϕ_{1}^{2} + 4 ϕ_{2} & < & 4 - 4 ϕ_{1} + ϕ_{1}^{2} \\ \Rightarrow ϕ_{2} & < & 1 - ϕ_{1} \end{array}

$\begin{eqnarray*} \phi_1+\sqrt{\phi_1^2+4\phi_2}&<&2\\ \Rightarrow \sqrt{\phi_1^2+4\phi_2}&<&2 - \phi_1\\ \Rightarrow \phi_1^2+4\phi_2&<&(2 - \phi_1)^2\\ \Rightarrow \phi_1^2+4\phi_2&<&4 - 4\phi_1+\phi_1^2\\ \Rightarrow \phi_2&<&1 - \phi_1 \end{eqnarray*}$ 유사하게,

ϕ_{2} < 1 + ϕ_{1}

$\phi_2<1 + \phi_1$ 입니다.

경우 $\lambda_i$ 후, 복잡 $\phi_1^2<-4\phi_2$ 등

λ_{1, 2} = ϕ_{1} / 2 \pm i \sqrt{- (ϕ_{1}^{2} + 4 ϕ_{2})} / 2.

$\lambda_{1,2} = \phi_1/2\pm i\sqrt{-(\phi_1^2+4\phi_2)}/2.$

λ^{2} = (ϕ_{1} / 2)^{2} + {(\sqrt{- (ϕ_{1}^{2} + 4 ϕ_{2})} / 2)}^{2} = ϕ_{1}^{2} / 4 - (ϕ_{1}^{2} + 4 ϕ_{2}) / 4 = - ϕ_{2} .

$\lambda^2 = (\phi_1/2)^2 + \left(\sqrt{-(\phi_1^2+4\phi_2)}/2\right)^2 = \phi_1^2/4-(\phi_1^2+4\phi_2)/4 = -\phi_2.$ This is stable if

| λ | < 1

$|\lambda|<1$ , hence if

- ϕ_{2} < 1

$-\phi_2<1$ or

ϕ_{2} > - 1

$\phi_2>-1$ , as was to be shown. (The restriction

ϕ_{2} < 1

$\phi_2<1$ resulting from

ϕ_{2}^{2} < 1

$\phi_2^2<1$ is redundant in view of

ϕ_{2} < 1 + ϕ_{1}

$\phi_2<1+\phi_1$ and

ϕ_{2} < 1 - ϕ_{1}

$\phi_2<1-\phi_1$ .)

Plotting the stationarity triangle, also indicating the line that separates complex from real roots, we get

enter image description here

Produced in R using

phi1 <- seq(from = -2.5, to = 2.5, length = 51) 
plot(phi1,1+phi1,lty="dashed",type="l",xlab="",ylab="",cex.axis=.8,ylim=c(-1.5,1.5))
abline(a = -1, b = 0, lty="dashed")
abline(a = 1, b = -1, lty="dashed")
title(ylab=expression(phi[2]),xlab=expression(phi[1]),cex.lab=.8)
polygon(x = phi1[6:46], y = 1-abs(phi1[6:46]), col="gray")
lines(phi1,-phi1^2/4)
text(0,-.5,expression(phi[2]<phi[1]^2/4),cex=.7)
text(1.2,.5,expression(phi[2]>1-phi[1]),cex=.7)
text(-1.75,.5,expression(phi[2]>1+phi[1]),cex=.7)

— Christoph Hanck
소스

this is a very detailed explanation.

— Marco

@Christoph: Is there a typo in the answer? Look at equation for

λ^{2}

$\lambda^2$ . Also, what do you mean by square of a complex number? If

z = a + b i

$z = a + bi$ then

z^{2} = a^{2} - b^{2} + 2 i a b

$z^2 = a^2 - b^2 + 2iab$ . How do you say square of a complex number is "square of the real plus the square of the imaginary part"

— shani

Thanks, quite right! I was referring to the sqaured modulus, see the edit.

— Christoph Hanck

@ChristophHanck, what is your take on Aksakal's answers in these two threads: 1 and 2? Are they in conflict with your answer, and if so, what is the correct answer?

— Richard Hardy

I think he is quite right when defining weak stationarity as constancy of the first two moments. Often, and also in the present thread, "stationarity" and "existence of a causal representation", i.e., a summable

M A (\infty)

$MA(\infty)$ representation without dependence on the future, are conflated. What my answer therefore more precisely shows is conditions for the existence of the latter.

— Christoph Hanck