Fait référence au modèle de moyenne mobile intégrée AutoRegressive utilisé dans la modélisation de séries chronologiques à la fois pour la description des données et pour la prévision. Ce modèle généralise le modèle ARMA en incluant un terme pour la différenciation, ce qui est utile pour éliminer les tendances et gérer certains types de non-stationnarité.
Je veux voir si je suis sur la bonne voie en analysant mes parcelles ACF et PACF: Contexte: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Comme ACF et PACF affichent des valeurs significatives, je suppose qu'un modèle ARMA répondra à mes besoins L'ACF peut être utilisé pour estimer la partie MA, c'est-à-dire...
Je lis un livre sur les séries chronologiques et j'ai commencé à me gratter la tête dans la partie suivante: Quelqu'un pourrait-il m'expliquer l'intuition? Je n'ai pas pu l'obtenir de ce texte. Pourquoi avons-nous besoin que le processus soit inversible? Quelle est la grande image ici? Merci pour...
Considérons un processus AR (2) centré sur la moyenne Xt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtXt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtX_t=\phi_1X_{t-1}+\phi_2X_{t-2}+\epsilon_t où est le processus de bruit blanc standard. Par souci de simplicité, permettez-moi d'appeler et . En me concentrant sur les racines de l'équation des...
En pratique, comment évaluer si un processus AR (P) est stationnaire ou non? Comment déterminer la commande du modèle AR et
Je vais utiliser le modèle ARMA-GARCH pour les séries temporelles financières et je me demandais si la série devait être stationnaire avant d'appliquer ledit modèle. Je sais que pour appliquer le modèle ARMA, la série doit être stationnaire, mais je ne suis pas sûr pour ARMA-GARCH car j'inclus les...
J'ai besoin de dériver des expressions analytiques pour la fonction d'autocovarianceγ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) d'un processus ARMA (2,1) dénoté par: 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 Donc, je sais que:...
Dans R (2.15.2), j'ai monté une fois un ARIMA (3,1,3) sur une série temporelle et une fois un ARMA (3,3) sur la série temporelle une fois différenciée. Les paramètres ajustés diffèrent, ce que j'ai attribué à la méthode d'ajustement dans ARIMA. De plus, l'ajustement d'un ARIMA (3,0,3) sur les mêmes...
À partir de Wikipedia, il existe une définition du critère d'information d'Akaike (AIC) comme , où est le nombre de paramètres et est la log-vraisemblance du modèle.k log LAIC=2k−2logLAIC=2k−2logL AIC = 2k -2 \log L kkklogLlogL\log L Cependant, notre économétrie note dans une université bien...
J'essaie de comprendre comment les valeurs ajustées sont calculées pour les modèles ARMA (p, q). J'ai déjà trouvé une question ici concernant les valeurs ajustées des processus ARMA, mais je n'ai pas pu le comprendre. Si j'ai un modèle ARMA (1,1), c'est-à-dire Xt= α1Xt - 1+ ϵt- β1ϵt -...
Ma question est de savoir s'il existe de bons supports en ligne pour apprendre cela. Quelque chose qui introduit bien les choses, en particulier les modèles ARMA et les mathématiques associées. Edit: je cherche quelque chose du niveau de premier cycle haut de gamme. Quelque chose comme dans l'...
Quels sont les avantages d'exprimer un modèle ARMA en tant que modèle d'espace d'état et de faire des prévisions à l'aide d'un filtre de Kalman? Cette méthodologie est par exemple utilisée dans l'implémentation SARIMAX de modèles de statistiques python:
Je regarde des données extrêmement non linéaires pour lesquelles les modèles ARMA / ARIMA ne fonctionnent pas bien. Cependant, je vois une certaine autocorrélation et je pense avoir de meilleurs résultats pour l'autocorrélation non linéaire. 1 / existe-t-il un équivalent du PACF pour la corrélation...
J'ai un ensemble de données météorologiques quotidiennes, qui a, sans surprise, un effet saisonnier très fort. J'ai adapté un modèle ARIMA à cet ensemble de données en utilisant la fonction auto.arima du package de prévision. À ma grande surprise, la fonction n'applique aucune opération saisonnière...