J'ai besoin d'automatiser les prévisions de séries chronologiques et je ne connais pas à l'avance les caractéristiques de ces séries (saisonnalité, tendance, bruit, etc.). Mon objectif n'est pas d'obtenir le meilleur modèle possible pour chaque série, mais d'éviter les très mauvais modèles. En...
J'envisage deux stratégies pour effectuer une "augmentation des données" sur les prévisions de séries chronologiques. Tout d'abord, un peu d'histoire. Un prédicteur PPP pour prévoir la prochaine étape d'une série temporelle est une fonction qui dépend généralement de deux choses, les états passés...
J'ai des données de vente quotidiennes pour un produit très saisonnier. Je veux saisir la saisonnalité dans le modèle de régression. J'ai lu que si vous avez des données trimestrielles ou mensuelles, dans ce cas, vous pouvez créer respectivement 3 et 11 variables muettes - mais puis-je gérer les...
Lors de la modélisation de séries chronologiques, on a la possibilité de (1) modéliser la structure corrélationnelle des termes d'erreur comme par exemple un processus AR (1) (2) inclure la variable dépendante retardée comme variable explicative (sur le côté droit) Je comprends que ce sont parfois...
Comment est-ce que je détruis les séries chronologiques? Est-il correct de prendre la première différence et d'exécuter un test de Dickey Fuller, et s'il est stationnaire, nous sommes bons? J'ai également trouvé en ligne que je peux nuire à la série chronologique en faisant cela dans Stata: reg...
J'ai essayé d'apprendre et d'appliquer des modèles ARIMA. J'ai lu un excellent texte sur ARIMA de Pankratz - Prévision avec boîte univariée - Modèles Jenkins: concepts et cas . Dans le texte, l'auteur insiste particulièrement sur le principe de parcimonie dans le choix des modèles ARIMA. J'ai...
Je cherche à tester la cointégration entre deux séries chronologiques. Les deux séries ont des données hebdomadaires couvrant environ 3 ans. J'essaie de faire la méthode en deux étapes d'Engle-Granger. Mon ordre des opérations suit. Testez chaque série chronologique pour la racine unitaire via...
Est-il préférable de différencier une série (en supposant qu'elle en ait besoin) avant d'utiliser un Arima OU mieux d'utiliser le paramètre d dans Arima? J'ai été surpris de voir à quel point les valeurs ajustées diffèrent selon l'itinéraire emprunté avec le même modèle et les mêmes données. Ou...
Je fais des prévisions dans R en utilisant le package de prévisions de Rob Hyndman . Le papier appartenant au paquet peut être trouvé ici . Dans l'article, après avoir expliqué les algorithmes de prévision automatique, les auteurs mettent en œuvre les algorithmes sur le même ensemble de données....
J'ai une série chronologique quotidienne assez prévisible avec une saisonnalité hebdomadaire. Je peux proposer des prédictions qui semblent assez précises (confirmées par validation croisée) quand il n'y a pas de vacances. Cependant, quand il y a des vacances, j'ai les problèmes suivants: J'obtiens...
Souvent, je vois des auteurs estimer un modèle de «différence logarithmique», par exemple Journal( yt) - journal( yt - 1) = log( yt/ yt - 1) = α + βXtJournal(yt)-Journal(yt-1)=Journal(yt/yt-1)=α+βXt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Je conviens que cela est...
J'ai une série temporelle binaire avec 1 lorsque la voiture ne bouge pas et 0 lorsque la voiture se déplace. Je veux faire une prévision pour un horizon temporel jusqu'à 36 heures à l'avance et pour chaque heure. Ma première approche a été d'utiliser un Naive Bayes en utilisant les entrées...
Si nous avons une longue série temporelle à haute résolution, avec beaucoup de bruit, il est souvent judicieux d'agréger les données à une résolution inférieure (par exemple, des valeurs quotidiennes à mensuelles) pour mieux comprendre ce qui se passe, en supprimant efficacement le bruit. J'ai vu...
J'ai essayé une méthode de prévision et je veux vérifier si ma méthode est correcte ou non. Mon étude compare différents types de fonds communs de placement. Je veux utiliser l'indice GCC comme référence pour l'un d'entre eux mais le problème est que l'indice GCC s'est arrêté en septembre 2011 et...
Remarque: cette question est une rediffusion, car ma question précédente a dû être supprimée pour des raisons juridiques. En comparant PROC MIXED de SAS avec la fonction lmedu nlmepackage dans R, je suis tombé sur des différences assez confuses. Plus précisément, les degrés de liberté dans les...
J'essaie de comprendre comment utiliser l'apprentissage automatique pour prédire la série financière 1 étape ou plus dans le futur. J'ai une série temporelle financière avec des données descriptives et je voudrais former un modèle et ensuite utiliser le modèle pour prédire n étapes à venir. Ce que...
Il est bien établi, au moins chez les statisticiens d'un calibre supérieur, que les modèles dont les valeurs de la statistique AIC se situent dans un certain seuil de la valeur minimale doivent être considérés comme appropriés comme modèle minimisant la statistique AIC. Par exemple, dans [1,...
J'essaie de détecter des valeurs anormales dans une série chronologique de données climatiques avec quelques observations manquantes. En cherchant sur le Web, j'ai trouvé de nombreuses approches disponibles. Parmi ceux-ci, la décomposition stl semble attrayante, dans le sens de supprimer les...
J'ai utilisé stl () dans R pour décomposer les données de comptage en composantes de tendance, saisonnières et irrégulières. Les valeurs de tendance résultantes ne sont plus des nombres entiers. J'ai les questions suivantes: Stl () est-il un moyen approprié de désaisonnaliser les données de...
J'ai un ensemble de données qui augmente clairement au fil du temps (taux de change d'une monnaie, données mensuelles sur 20 ans), ma question est: puis-je détourner les données et ensuite les différencier également pour les rendre stationnaires, si la tendance est en soi n'y parvient pas? Et si...