平稳性就是保证这种过去与未来的相似性,如果数据是平稳的,那么可以认为过去的数据表现出的某些性质,未来也会表现。 因此,当未来的数据与现在相似时,它更容易建模。平稳性描述了时间序列的统计特征不随时间变化的概念。因此一些时间序列预测模型,如自回归模型,依赖于时间序列的平...
一个例外是高斯过程,对于高斯过程,弱平稳性确实蕴含强平稳性。强平稳性不能蕴含弱平稳性的原因是,强平稳性并不意味着过程一定具有有限的二阶矩;例如,具有标准柯西分布的独立同分布(IID)过程是严格平稳的,但没有有限的二阶矩。事实上,具有有限二阶矩是强平稳过程弱平稳性的充分必要条件。 白噪声过程 白噪声过程是...
滑动平均 MA 过程总是平稳的,对于自回归 AR 过程,需要判断其平稳性。 下面考虑一阶自回归过程 AR(1)=ϕYt−1+et=et+ϕet−1+⋯+ϕk−1et−k+1+⋯ 可以看到,一阶自回归过程可以表示为一个『一般线性过程』,也就是一个无穷阶的 MA 过程,即 MA(\infty) ,当 |\phi|<1 时,其平稳...
不过,若令DXt=Xt-Xt-1,则随机游走过程的一阶差分(first difference)是平稳的: DXt=Xt-Xt-1=ut,ut~IIN(0,s^2) 一般地,在经济系统中,一个非平稳的时间序列通常均可通过差分变换的方法转换成为平稳序列。 2.时间序列平稳性的理解 凭以推测经济系统(或其相关变量)在未来可能出现的状况,亦即预测经济系统(或其...
除了上述三种方法,还有以下几种平稳性检验方法: - 逆序检验法:将数据分组求平均值,计算均值序列的逆序总数,通过统计检验判断序列的平稳性。 - 游程检验法:基于序列均值,计算符号序列的游程总数,通过统计检验判断序列的平稳性。 - 特征根检验法:通过拟合序列的适应性模型,求得特征方程的特征根,若所有特征根均满足平...
周期性:ACF呈正弦波动规律。 平稳性:ACF衰减到0的速度很快,并且十分靠近0,并控制在2倍标准差内。 假设检验 自相关图判断时序是否平稳的缺点是会带有主观色彩,所以一般还会通过假设检验的量化方法进行验证,假设检验的方法更为准确。 目前假设检验的主流方法是单位根检验,检验序列中是否存在单位根,如存在,则为平稳时序...
adf检验判断平稳性的方法 ADF检验(增强迪基-富勒检验)是一种统计检验,用于确定时间序列是否平稳。平稳的时间序列具有以下特征: · 均值恒定:时间序列的均值在整个时间范围内保持稳定。 · 方差恒定:时间序列的方差在整个时间范围内保持稳定。 · 自相关系数随时间递减:时间序列中相隔较远的时间点的自相关系数接近于零...
平稳性描述了时间序列如何未来保持不变的概念。 用数学术语来说，当时间序列的统计特性与时间无关时，它是平稳的，包括 均值不变（为常数）方差不变协方差与时间无关 这就是平稳性的弱形式的定义。 另一种平稳性是严格平稳性。 这意味着相同大小的样本具有相同的分布。 由于严格平稳性具有局限性和罕见性，所以...
时间序列平稳性检验方法,可分为三类: 图形分析方法 简单统计方法 假设检验方法 一、图形分析方法 图形分析方法是一种最基本、最简单直接的方法,即绘制图形,肉眼判断。 可直接可视化时间序列数据,也可以可视化时间序列的统计特征。 可视化数据 可视化数据即绘制时间序列的折线图,看曲...
平稳性也可以解释为一个时间序列的概率分布是否随时间推移而发生变化。如果概率分布不随时间变化，那么数据集就是平稳的。平稳性是对时间序列的长期稳定性的一种度量。当一个时间序列是平稳的时候，我们可以使用ARIMA模型来进行建模和预测，因为他们假设时间序列是平稳的。对于非平稳序列，我们无法使用ARIMA...