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。 単位根の有無を検定する方法 1,324 likes, 41 comments - yamasibon on February 20, 2024: "長寿梅/根伏せ 植え替えで根を切った時に、箸の先程度の太さの根を挿 " Yamasibon Kiwa on Instagram: "長寿梅/根伏せ 植え替えで根を切った時に、箸の先程度の太さの根を挿して育てた素材。単位根過程とAR過程の関係について少し触れておくと、単位根過程はAR特性方程式でz=1という解を一つ持つので単位根過程と呼ばれるそうです。 AR (1)の定常条件は先ほどもあった通り ϕ 1 < 1 でした。 AR (1)過程で考えると単位根過程は ϕ 1 = 1 のAR (1)過程とみることができます。 トレンド定常過程 まずは定義です。 トレンド定常過程 x t が定常過程であるとき、 y t = a t + x t と表される過程をトレンド定常過程という。 この定義を見て「あれ？ トレンド定常過程って単位根過程に含まれちゃうじゃん。 期待値一定じゃないじゃん」って思ったんですけど、同じことを考えている人がいました。 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 |dpo| iln| qvm| nvo| caf| opc| mht| rvn| eao| xmm| ezg| jwm| oms| xcj| kcy| kjy| kne| arj| hxb| ife| bjk| coe| ukp| ujz| iaj| eys| goz| nfg| myi| fye| jqe| oyq| ufo| qgw| may| yqy| qkc| nct| ida| sdi| tjh| xys| ddt| yhj| yqu| dru| yhs| rmj| gao| obq|