论文学习———非平稳时间序列的统计推断

因此，对于非平稳时间序列的分析研究具有十分重要的意义。本文主要研究了非平稳时间序列分析中三类重要的问题： 其一，本文提出一个稳健的 t 比率统计量来检验单位根原假设，并证明了该统计量的极限分布时稳定分布和布朗桥的泛函。此...

NeurIPS 2022|非平稳时间序列的Transformer预测框架

非平稳时间序列使深度模型的预测任务变得棘手，因为它们很难很好地概括推理过程中统计数据发生变化的序列，通常是变化的均值和标准差。RevIN 将具有可学习仿射参数的实例归一化应用于每个输入，...

预测非平稳时间序列

预测非平稳时间序列是一项具有挑战性的任务，需要专门的技术和模型来处理数据的动态特性。本文探讨了非平稳时间序列的概念、它带来的挑战以及在这种情况下进行预测的方法。在数据领域，预测非平稳时间序列就像在不断变化的河流中航行...

非平稳时间序列包括哪些内容？

非平稳时间序列包括以下内容：1.趋势：时间序列中长期的变化趋势，例如经济增长、人口增长等。2.季节性：时间序列中周期性出现的变化，例如季节性销售、天气变化等。3.周期性：时间序列中长期的周期性变化，例...

非平稳时间序列

假设 t 时刻 改变一个单位,那么未来时刻t+s 时,改变多少,非平稳过程,多数经济变量的时间序列都有随着时间增加而增长的趋势,不具有均值回复的特点.两种刻画:带趋势的平稳随机过程(前面已讲)单位...

如何将非平稳的时间序列变为平稳的时间序列？

用Python处理非平稳时间序列攻略 ADF检验有完整的解决方案： （1）AR部分通过的话，在对应滞后期下至少有一个AR拟合方案是平稳的，如果AR部分比较稀疏的话，直接一阶差分检验基本上都可...

时间序列研(part5)

学习笔记，仅供参考，有错必纠文章目录时间序列四种典型的非平稳随机过程随机游走过程随机趋势非平稳过程或差分平稳过程、有漂移项的非平稳过程趋势平稳过程或退势平稳过程确定性趋势非平稳过程看图判断随机趋势过程与平稳的AR(1)过程的区别为何用经济序列建立模型之前应先取对数备注时间序列四种典型的非平稳随机过程随机游走过程随机游走过程(random walk)，属于非平稳过程：yt=yt−1+ut,ut∼IID(0,σ2)y_t = y_{t-1}

时间序列分析（一）——基础概念篇

平稳性：平稳时间序列的统计特性（如均值、方差和自相关结构）不随时间发生变化。通常情况下，很多时间序列数据并非天然平稳，需要通过差分、对数变换等方法使其平稳化，以便采用各种建模方法。严格平稳，整个概率分布不随时间变化；弱...