जवाबों:
ट्रिगर कार्यों की मुख्य संपत्ति उनकी चक्रीयता है। तब कोई सोचता था कि वे "श्रृंखला के विश्लेषण में एक प्रवृत्ति के आसपास उतार-चढ़ाव" को मॉडल करने के लिए आदर्श हो सकते हैं। मेरा मानना है कि जिन कारणों से वे वास्तव में ऐसी सेटिंग में उपयोग नहीं किए जाते हैं वे हैं
1) वे नियतात्मक कार्य हैं, इसलिए वे उतार-चढ़ाव को स्टोकैस्टिक नहीं होने देते हैं
2) यदि शोधकर्ता एक प्रवृत्ति के चारों ओर उतार-चढ़ाव (दोलन) पैदा करने वाला मॉडल बनाना चाहता है , तो वह मॉडल के व्यवहार और अन्य धारणाओं से उस संपत्ति को प्राप्त करना चाहेगा । यदि वह एक ट्रिगर फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए था, तो वह मॉडल पर मांगे गए सैद्धांतिक परिणाम को प्राथमिकता देगा ।
इसके बजाय, अंतर-अंतर समीकरणों के लिए एक का चयन करता है। वहाँ हम दोलनों को प्राप्त करते हैं (डंप किया गया है या नहीं) यदि कुछ विशिष्ट जड़ें जटिल हैं-और फिर ट्रिगर कार्य दिखाई देते हैं, लेकिन एक वैकल्पिक प्रतिनिधित्व के रूप में, चहकते हुए ब्लॉक के रूप में नहीं।
मुझे पता है कि फूरियर श्रृंखला का उपयोग वित्त और अर्थमिति में किया जा रहा है।
कैसे ट्रिगर (और उलटा ट्रिगर) कार्यों के एक ठोस उदाहरण के लिए वित्तीय या आर्थिक अनुप्रयोग हो सकते हैं, यहां रूई एस। त्से द्वारा "वित्तीय समय श्रृंखला के विश्लेषण" से एक है। एआर (2) मॉडल पर विचार करें:
इसका फ़ंक्शन (ACF) अंतर समीकरण को संतुष्ट करता है , जहां बैक-शिफ्ट ऑपरेटर है, यानी और । (कुछ लोग इसके बजाय ऑपरेटर के लिए लिखना पसंद करते हैं ।)
दूसरे क्रम की विशेषता समीकरण की विशेषता जड़ें और :
यदि विशेषता जड़ें वास्तविक हैं, तो व्यवहार दो घातीय क्षय का मिश्रण है। लेकिन अगर इसके बजाय , तो विशेषता जड़ें और एक जटिल-संयुग्म जोड़ी बनाती हैं, और ACF का प्लॉट तरंगों को प्रदर्शित करेगा। Tsay बोली करने के लिए:
व्यावसायिक और आर्थिक अनुप्रयोगों में, जटिल विशिष्ट जड़ें महत्वपूर्ण हैं। वे व्यापार चक्रों के व्यवहार को जन्म देते हैं। तब आर्थिक समय श्रृंखला के मॉडल के लिए जटिल-मूल्यवान विशेषता जड़ें होना आम है। एआर (2) मॉडल के लिए ... जटिल विशेषताओं जड़ों की एक जोड़ी के साथ, स्टोचैस्टिक चक्र की औसत लंबाई है
जहां रेडियन में कोसाइन व्युत्क्रम कहा गया है। यदि कोई एक जटिल समाधान को रूप में लिखता है , जहाँ , तो हमारे पास , , और
नोट लिखने की यह दूसरी तरह से है कि उलटा कोज्या के बारे में सोच का एक बहुत कुछ ज्यामितीय सहज तरीके से है।