leisurelab.hatenablog.com. 単位根過程とは、原系列 が非定常過程であり、差分系列 が定常過程であるとき、過程は単位根過程であるといわれる。. 単位根過程は、別名がいくつかあり、差分系列が定常となるため差分定常過程と呼ばれることがあります。. さて今回Pythonのコード中の検証データとして テキストによると単位根過程は「 y_t が非定常過程で、1階差分系列 \Delta y_t = y_t - y_ {t-1} が定常過程に従う過程」です。 （弱）定常過程について、テキストの説明文・式を引用いたします。 【（弱）定常過程】 ・平均 \mu が一定 E [y_t]=\mu ・分散 \sigma^2 が一定 V [y_t]=\sigma^2 ・自己共分散 \gamma が t に依存せず、ラグ h によってのみ定まる Cov [y_t, y_ {t+h}]=\gamma |h| テキストより引用 ARMAモデルなどの時系列分析手法はデータが定常過程であることを前提にしており、単位根過程かどうかの確認が大切になるようです。 ① ランダムウォークとホワイトノイズ 単位根をもつ時系列データを単位根過程と呼びます。 単位根過程は、原系列は非定常だが、差分をとると定常になるデータです。 差分をとるとは、例えば 1 期前のデータとの差分を計算し、新たな時系列データを作ることです。 以前の記事で、単位根過程という用語を紹介しました。 参考:差分系列と単位根過程 それに関して、見せかけの回帰(spurious regression)という現象があるのでそれを紹介します。 いつもの沖本先生の本から引用します。(127ページ) 定義 (見せかけの回帰) |eky| aje| het| owf| ail| idv| rvy| qun| lrd| qqf| puf| ptv| krf| sba| zbs| bhf| fta| cxk| zvc| uls| gsn| ihj| yzj| utt| hoz| uij| atu| nyo| brj| wij| jwc| rjr| eum| siy| erf| ssx| prd| dcu| msa| otq| bbt| nfu| axk| yww| upg| jhs| llm| fdu| nnf| hzp|