伝達関数とプレホワイトニング - サポートが必要ですこんにちは、チームです。
これは伝達関数、特にプレホワイトニングに関連しています。 ドキュメントガイドには次のように書かれていますBox et al. に表があります。 (1994) は、さまざまな仕様に基づいて伝達関数がどのように見えるかを示しています。
この表についてのご意見に感謝いたします。 (どこで見つかるかわかりません)
ありがとう
ムラリ
Re: 伝達関数とプレホワイトニング - 助けが必要ですここにあります古い最後に伝達関数の時系列モデルについて説明したパワーポイントのスライド資料。 私の記憶が正しければ、モデリングのプロセスは次のとおりです。
- 入力系列を事前白色化します。入力 X 系列を本質的にランダム ノイズに変換する X の ARIMA モデルを見つけます。
- ホワイトニング前の X シリーズと出力シリーズのラグの相関関係を確認し、X シリーズで使用するラグを選択します。
- 時間差のある事前白色化された X シリーズに対して Y の回帰を実行します。
- ARIMA モデルにそのモデルの残差を当てはめます。
また、いくつかの近似伝達関数モデルを含むサンプル データセットも添付しました。 さらに深く掘り下げたい場合は、一緒にこれを見ていただければ幸いです。
Re: 伝達関数とプレホワイトニング - 助けが必要ですサムさん、ありがとうございます。私は大学院時代 (ずっと前) まで遡り、単一変数時系列 ARMA モデルに取り組んできましたが、その後しばらくそこから離れていました。AR(I)MA モデルにはまだ慣れていますが、伝達関数には苦労しています。あなたと@ムラリダラ集まって話し合うことにしました。ぜひ聞いてみたいと思います!
Re: 伝達関数とプレホワイトニング - 助けが必要です本に書かれている内容を並べて比較するのは面倒なので、一般通念に従うことはほとんどありません。 私は通常、別の注文を試すことになります。 この本のどのパターンにも大きな注文がないため、この実践は不合理ではありません。 最近はコンピューターが高速になっているので、いろいろ試したほうが早いです。
