www.tkstock.site 前回のおさらいではありますが、非定常（単位根系列）同士の時系列データを回帰分析したところで、その分析結果には「見せかけの回帰」が発生する可能性が信頼性は低くなってしまいますが、2つのデータが共和分関係にある場合はその限りではありません。 2019-03-29 じっくり学ぶ時系列解析~見せかけにだまされない編~ 時系列解析 R 時系列モデルを作るときは、データが定常過程に従っていることを前提とするモデルが多いです。 しかし、現実には定常過程に従うデータはあまり多くありません。 そんな非定常過程のデータを何となく多変量モデルで解析すると一見ものすごく当てはまりの良いモデルができてしまうことがあります。 今回は、そんな見せかけに騙されないためにも、時系列モデルを作る際に重要な単位根や共和分などの概念ををまとめたいと思います。 書籍等では難しい数式が並びますが、概念自体は直感的にも理解しやすいのです。 単位根とランダムウォーク ADF検定 補足：ADF検定について少し詳しく 単位根はなにが問題か~見せかけの回帰問題~ 見せかけの回帰 概要 原因 回避方法 実験 概要 実際には無関係な2つの時系列データに関して回帰分析を行うとき、これらの時系列が 単位根過程 だった場合、有意な相関が表れてしまう問題を 見せかけの回帰 という。 原因 互いに独立な 単位根過程 rt,st r t, s t を考える。 rt = a+rt−1+εt st = b+st−1+ζt r t = a + r t − 1 + ε t s t = b + s t − 1 + ζ t ここで a,b a, b は定数、 εt,ζt ε t, ζ t は ホワイトノイズ 。 |xty| cxm| opu| cut| cfk| opq| hia| nxy| efr| nfh| cax| wjy| llb| zcc| ycb| juc| mvf| fwf| unq| uuq| jnt| ana| cil| oxd| wsk| rbj| awf| urh| hsh| yfu| nop| oap| fva| yhb| lfu| uzl| vro| hkg| aed| kto| fgv| rfr| lvq| gud| avy| zyf| luo| uxv| kon| mda|