超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)
原理:将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将隐变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。(滞后指阶数)自相关函数ACF有序的随机变量与其自身相比较ACF反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性ACF(k)=cov(y(t),y(t-k))/var(y(t))[-1,1]如何确定pq参数?
多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA
也可以使用增广迪基-富勒检验来检查每个时间序列是否平稳,就像单变量时间序列一样。但请注意这不足以检查VAR过程的平稳性。需要再次强调VAR过程只是AR过程的多元版本(就像VMA过程一样),但由于有更多变量,我们必须考虑分量之间的相关性。下面就可以将话题扩展到VAR(p)过程。m维VAR(p)过程由以下公式给出:其中Z...
大数据背景下农产品冷链物流发展路径研究
其次,对数据进行平稳性检验,以确保数据满足ARIMA模型的建模要求。如果数据不平稳,需要进行差分或对数转换等处理,使其达到平稳状态。最后,对数据进行季节性调整,以消除季节性因素对预测结果的影响。(2)模型选择与构建原理ARIMA模型是一种基于时间序列数据的统计预测方法,其构建原理主要包括三个部分:自回归(AR)、差分(...
【金工专题】基于网格交易法改进的商品套利策略
首先,对涉及的时间序列进行平稳性检验,通常使用ADF或KPSS检验来确认序列是否具有单位根,即是否非平稳。对于非平稳序列,需要进行差分处理以使其平稳。然后,进行协整性检验,Engle-Granger两步法和Johansen方法是最常用的。Engle-Granger方法首先通过回归分析得到残差序列,随后对残差进行单位根检验以确定协整性,而Johansen方法则...
自回归模型的优缺点及改进方向
一、自回归模型的原理过程自回归模型(AutoregressiveModel,简称AR模型)在时间序列分析领域占据着举足轻重的地位,它构成了预测未来数据点的关键工具,特别是在那些数据点间展现时间连续性与动态依赖性的序列中。此模型的核心逻辑围绕一个深刻见解构建:即某一时间点的观测值,可以通过一组精心挑选的过去观测值的加权和,加...
时间序列的平稳性
H1:时间序列不是平稳的,因为有一个单位根(如果p值≤0.05)如果我们不能拒绝KPSS检验的零假设,则时间序列是平稳的:下面是样本数据集的KPSS测试结果:非平稳时间序列数据处理我们可以对一个非平稳时间序列应用不同的变换,使其接近平稳:因为有几种平稳性类型,所以我们可以结合ADF和KPSS测试来确定要进行哪些变换:...
Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场|...
原理如下。假设您有一对具有某种潜在经济联系的证券X和Y。一个例子可能是生产相同产品的两家公司,或一条供应链中的两家公司。如果我们可以用数学模型对这种经济联系进行建模,我们就可以对其进行交易。为了理解配对交易,我们需要理解三个数学概念:平稳性、差分和协整。
国投安信期货:尿素期货运行稳定 助力化肥行业保供稳价
选取上述两个处理后的尿素期货以及现货价格的时间序列数据,在进行格兰杰因果检验之前,对其进行平稳性检验,以确保它们满足时间序列分析的基本假设。使用单位根ADF检验,发现原始数据是非平稳的,对其进行取对数后差分的操作,得到收益率序列,检验后数据平稳,如下表所示:...
基于误差修正模型的期指跨品种套利研究
单位根检验即平稳性检验的依据是,当t统计值小于临界值时,说明数值序列平稳,否则不平稳。表2为沪深300股指期货与上证50股指期货的单位根检验结果由以上检验结果发现,IF与IH时间序列的t值在三个显著性水平下均未通过平稳性检验,所以两者的时间序列都是非平稳的。因此,对IF与IH数值序列进行一阶差分后,再次检验单位...
中信建投张岸元:A股、港股及美股联动性不同以往
对投资者而言,主要指数之间长期均衡关系消失,具有较强的操作含义。根据资产组合理论,配置三个不同市场的长期资产来达到分散风险或者收益最大化的投资组合策略,可能效果更好。四、数据附录(一)相关性检验(二)平稳性检验“SP”代表标普500指数,“HS”代表恒生指数,“SS”代表沪深300指数,“SZ”代表上证综指,“...