Запитання з тегом «time-series»

Припустимо, у мене трохи більше 20 000 часових рядів, що тривають від січня 2005 року до грудня 2011 року. Кожен з них представляє глобальні дані про продажі для іншого товару. Що робити, якщо замість обчислення прогнозів для кожного з них я хотів зосередитись лише на невеликій кількості продуктів, які "насправді …

11 time-series  forecasting  forecastability 

Я встановив моделі ARIMA до оригінальних часових рядів, а найкраща модель - ARIMA (1,1,0). Тепер я хочу імітувати серію з цієї моделі. Я написав просту модель AR (1), але не зміг зрозуміти, як відрегулювати різницю в моделі ARI (1,1,0). Наступний код R для серії AR (1): phi= -0.7048 z=rep(0,100) e=rnorm(n=100,0,0.345) …

11 r  time-series  arima 

Я хочу прогнозувати товари роздрібної торгівлі (за тиждень) за допомогою експоненціального згладжування. Зараз я застряг у тому, як обчислювати, зберігати та застосовувати індекси сезональності. Проблема полягає в тому, що всі знайдені нами приклади стосуються якоїсь простої сезонності. У моєму випадку у мене є такі проблеми: 1. Пори року не відбуваються …

11 time-series  seasonality 

Іноді може бути необхідним різнити часовий серій, щоб зробити його нерухомим. Однак я не розумію, як диференціювання другого порядку може допомогти зробити його нерухомим, коли розмежування першого порядку недостатньо. Чи можете ви дати зрозуміле пояснення для розмежування другого порядку та випадків, коли це потрібно?

11 time-series  stationarity 

Я намагаюся зрозуміти, чому OLS дає необ’єктивну оцінку процесу AR (1). Розглянемо У цій моделі порушена сувора екзогенність, тобто та співвідносяться, але та є некорельованими. Але якщо це правда, то чому не виконується наступне просте виведення? утϵт= α + βуt - 1+ϵт,∼я i dN( 0 , 1 ) .yt=α+βyt−1+ϵt,ϵt∼iidN(0,1). \begin{aligned} …

11 time-series  least-squares  bias  autoregressive  estimators 

Моє запитання полягає в концептуальній різниці між Holt-Winters та ARIMA. Наскільки я розумію, Холт-Вінтерс - це особливий випадок ARIMA. Але коли один алгоритм віддається перевагу іншому? Можливо, Хольт-Вінтерс є поступовим і тому служить вбудованим (швидшим) алгоритмом? Чекаю на деяке розуміння тут.

11 time-series  arima  exponential-smoothing 

Розглянемо AR (ppp) модель (припускаючи нульове середнє значення для простоти): xт=φ1хt - 1+ …+φpхт - р+εтxт=φ1хт-1+…+φpхт-p+εт x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t Оцінювач OLS (еквівалентний умовно- максимальній оцінці ймовірності) дляφ : = (φ1, … ,φp)φ: =(φ1,…,φp)\mathbf{\varphi} := (\varphi_1,\dotsc,\varphi_p)як відомо в недавній темі , як відомо, …

11 time-series  maximum-likelihood  autoregressive  unbiased-estimator 

У мене є часовий ряд і я хотів би моделювати його як процес ARFIMA (він же FARIMA). Якщо інтегрований у (дробовий) порядок , я хотів би дробово відрізнити його, щоб зробити його нерухомим.утyty_tутyty_tгdd Запитання : чи правильна наступна формула, що визначає дробову диференціацію? Δгут: =ут- дуt - 1+г( д- 1 …

11 time-series  arima  arfima 

У мене є два часові ряди щоденних даних. Один є, sign-upsа другий terminationsпередплати. Я хотів би передбачити останнє, використовуючи інформацію, що міститься в обох змінних. Переглядаючи графік цих рядів, очевидно, що закінчення співвідносяться з кратними реєстраціями місяцями раніше. Тобто, сплеск підписок 10 травня призведе до збільшення термінів припинення в 10 …

11 r  time-series  seasonality  var 

Ми намагаємося створити автоматичні корельовані випадкові значення, які будуть використовуватися як часові сесії. У нас немає існуючих даних, на які ми посилаємось, і просто хочемо створити вектор з нуля. З одного боку, нам, звичайно, потрібен випадковий процес з розподілом та його SD. З іншого боку, має бути описана автокореляція, що …

11 r  time-series  random-variable  autocorrelation  lags 

У мене є дві серії даних, які відображають середній вік при смерті з часом. Обидві серії демонструють збільшення віку при смерті з часом, але одна значно нижча за іншу. Я хочу визначити, чи значно збільшується вік при смерті нижньої проби, ніж у верхньої вибірки. Ось дані , упорядковані за роками …

11 time-series  correlation  stata 

Працюючи в основному з даними поперечного перерізу і зовсім недавно переглядаючи, скануючи спотикання через купу вступної літератури часових рядів, мені цікаво, яку роль відіграють пояснювальні змінні в аналізі часових рядів. Я б хотів пояснити тенденцію, а не дерендувати. Більшість того, що я читаю як вступ, передбачає, що серія випливає з …

11 r  time-series  multivariate-analysis 

Я намагаюся знайти спосіб виправлення інших людей, коли я знаходжу / виявляю їх у даних часових рядів. Деякі методи, такі як nnetar в R, дають деякі помилки для часових рядів з великими / великими залишками. Мені вже вдалося виправити пропущені значення, але люди, які переживають, все ще шкодять моїм прогнозам …

10 time-series  forecasting  outliers  winsorizing 

Я хотів би розкласти наступні дані часових рядів на сезонні, трендові та залишкові компоненти мереж. Дані - це погодинний профіль охолоджувальної енергії з комерційного будинку: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) Очевидними є щоденні та щотижневі сезонні ефекти, тому ґрунтуючись на поради: Як розкласти часовий ряд з кількома сезонними компонентами? …

10 r  time-series  forecasting  multiple-seasonalities  tbats 

Я встановив модель ARIMA (1,1,1) -GARCH (1,1) до часового ряду цін журналу обмінних курсів AUD / USD, відібраних з однохвилинними інтервалами протягом декількох років, що дало мені більше двох млн даних, за якими можна оцінити модель. Набір даних доступний тут . Для наочності це була модель ARMA-GARCH, встановлена ​​для повернення …

10 time-series  arima  simulation  garch  finance