«arma» 태그된 질문

ACF 및 PACF 플롯을 올바르게 분석하고 있는지 확인하고 싶습니다. 배경 : (Reff : 1998 년 필립 한스 프랜시스) ACF와 PACF 모두 중요한 값을 보여 주므로 ARMA 모델이 내 요구를 충족시킬 것이라고 가정합니다. ACF는 MA- 부분, 즉 q- 값을 추정하는데 사용될 수 있고, PACF는 AR- 부분, 즉 p- 값을 추정하는데 사용될 …

21 time-series  model-selection  arma  statsmodels 

시계열에 관한 책을 읽고 있는데 다음 부분에서 머리를 긁기 시작했습니다. 누군가 나를 위해 직감을 설명 할 수 있습니까? 나는이 본문에서 그것을 얻을 수 없었다. 왜 우리는 프로세스를 뒤집을 수 있어야합니까? 여기 큰 그림은 무엇입니까? 도움을 주셔서 감사합니다. 나는이 물건을 처음 사용하므로 이것을 설명 할 때 학생 수준의 용어를 사용할 수 …

19 time-series  arma 

평균 중심 AR (2) 공정을 고려 Xt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtXt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtX_t=\phi_1X_{t-1}+\phi_2X_{t-2}+\epsilon_t 여기서 ϵtϵt\epsilon_t 되는 표준 백색 잡음 프로세스. 간단히하기 위해 ϕ1=bϕ1=b\phi_1=b 및 a 라고하겠습니다 . 내가 얻은 특성 방정식의 근본을 중심으로 교재의 고전적인 조건은 다음과 같습니다.ϕ2=aϕ2=a\phi_{2}=az1,2=−b±b2+4a−−−−−−√2az1,2=−b±b2+4a2az_{1,2}=\frac{-b\pm\sqrt{b^2+4a}}{2a}{|a|&lt;1a±b&lt;1{|a|&lt;1a±b&lt;1\begin{cases}|a|<1 \\ a\pm b<1 \end{cases} 나는 루트의 불평등, 즉 시스템 수동으로 (Mathematica의 도움으로) 풀려고했습니다. 단지 획득 ± B를 &lt; …

17 self-study  stationarity  arma 

실제로 AR (P) 프로세스가 고정적인지 여부를 평가하는 방법은 무엇입니까? AR 및 MA 모델의 순서를 결정하는 방법은 무엇입니까?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity 

재무 시계열에 ARMA-GARCH 모델을 사용하고 해당 모델을 적용하기 전에 시리즈가 고정되어야하는지 궁금합니다. 나는 ARMA 모델을 적용하는 것을 알고 시리즈가 고정되어 있어야하지만 GARCH 오류를 포함하기 때문에 ARMA-GARCH는 확실하지 않습니다. 왜냐하면 변동성 클러스터링 및 불일치 분산을 의미하므로 변환이 무엇이든간에 정지되지 않은 시리즈입니다. . 재무 시계열은 일반적으로 고정 또는 비 정적입니까? 나는 몇 …

14 time-series  finance  arma 

R (2.15.2)에서는 시계열에 ARIMA (3,1,3)를 한 번, 한 번 다른 시계열에 ARMA (3,3)를 한 번 장착했습니다. ARIMA의 피팅 방법으로 인해 피팅 매개 변수가 다릅니다. 또한 ARMA (3,3)과 동일한 데이터에 ARIMA (3,0,3)를 피팅하면 내가 사용하는 피팅 방법에 관계없이 동일한 매개 변수가 생성되지 않습니다. ARMA에서와 동일한 피팅 계수를 얻기 위해 ARIMA에 맞는 …

13 r  time-series  arima  fitting  arma 

ARMA (2,1) 프로세스 의 autocovariance 함수 에 대한 분석 표현식을 파생시켜야합니다 .γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) 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 그래서 나는 그것을 알고 있습니다 : 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] 그래서 쓸 수 있습니다 : 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] 그런 다음 autocovariance 함수의 분석 버전을 도출하려면 정수보다 큰 모든 대해 유효한 재귀를 얻을 때까지 -0, 1, …

13 time-series  covariance  autocorrelation  arma 

Wikipedia에서 Akaike 's Information Criterion (AIC)의 정의는 로 정의되며, 여기서 k 는 매개 변수의 수이고 log L 은 모형의 로그 우도입니다.I씨= 2 k - 2 로그엘AIC=2k−2log⁡L AIC = 2k -2 \log L 케이kk로그엘log⁡L\log L 그러나, 저명한 대학 상태에서 우리의 경제학 노트 그 I C = 로그 ( σ 2 ) …

12 econometrics  aic  arma  information-theory 

ARMA (p, q) 모델에 적합한 값이 계산되는 방식을 이해하려고합니다. ARMA 프로세스의 적합한 값과 관련하여 이미 여기에서 질문을 찾았지만 이해할 수 없었습니다. ARMA (1,1) 모델이있는 경우 Xt=α1Xt−1+ϵt−β1ϵt−1Xt=α1Xt−1+ϵt−β1ϵt−1X_t = \alpha_1X_{t-1}+\epsilon_t - \beta_1 \epsilon_{t-1} 매개 변수를 추정 할 수있는 (고정) 시계열이 제공됩니다. 이 추정치를 사용하여 적합치를 어떻게 계산합니까? AR (1) 모형의 경우 적합치가 …

11 arma 

ARMA 모델을 상태 공간 모델로 표현하고 칼만 필터를 사용하여 예측하면 어떤 이점이 있습니까? 이 방법론은 예를 들어 python-statsmodels의 SARIMAX 구현에 사용됩니다. https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

10 forecasting  arma  kalman-filter  state-space-models  statsmodels 

내 질문은 이것을 배우기에 좋은 온라인 자료가 있는지입니다. 물건을 잘 소개하는 것, 특히 ARMA 모델과 관련 수학. 편집 : 나는 고급 학부 수준의 것을 찾고 있습니다. Brockwell 및 Davis의 시계열 및 예측 소개 와 같은 내용

10 time-series  references  arma 

ARMA / ARIMA 모델이 제대로 작동하지 않는 매우 비선형 데이터를보고 있습니다. 그러나 일부 자기 상관을 볼 수 있으며 비선형 자기 상관에 대해 더 나은 결과가있을 것으로 생각됩니다. 1 / 순위 상관 관계에 대한 PACF와 동등한가? (R?) 2 / 비선형 / 계수 상관에 대한 ARMA 모델과 동일합니까 (R?)

9 r  correlation  nonparametric  garch  arma