चंचल समय श्रृंखला प्रतिगमन के बारे में सीखने के लिए संसाधन


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"स्पुरियस रिग्रेशन" (समय श्रृंखला के संदर्भ में) और यूनिट रूट टेस्ट जैसे संबद्ध शब्द कुछ ऐसे हैं, जिनके बारे में मैंने बहुत कुछ सुना है, लेकिन कभी समझ में नहीं आया।

क्यों / कब, सहज रूप से, ऐसा होता है? (मेरा मानना ​​है कि जब आपकी दो समय की श्रृंखला को संयोग किया जाता है, अर्थात, दोनों में से कुछ रैखिक संयोजन स्थिर होता है, लेकिन मैं यह नहीं देखता कि संयोग से स्फ़ूर्ति पैदा क्यों होनी चाहिए।) इससे बचने के लिए आप क्या करते हैं?

मैं उच्च स्तर की समझ की तलाश कर रहा हूं कि क्या संयोग / यूनिट रूट टेस्ट / ग्रैनजर एक्टिविटी का स्पुरियस रिग्रेशन (उन तीनों शब्दों के साथ जो मुझे याद है, जो किसी भी तरह से स्पिरिट रिग्रेशन से जुड़े हुए हैं, लेकिन मुझे याद नहीं है कि वास्तव में क्या है) इसलिए या तो एक कस्टम प्रतिक्रिया या संदर्भों की एक कड़ी जहां मैं और अधिक सीख सकता हूं वह बहुत अच्छा होगा।

जवाबों:


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इन अवधारणाओं को गैर स्थिर श्रृंखला के बीच प्रतिगमन (उदाहरण के लिए सहसंबंध) से निपटने के लिए बनाया गया है

क्लाइव ग्रेंजर एक प्रमुख लेखक है जिसे आपको पढ़ना चाहिए।

संयोग 2 चरणों में प्रस्तुत किया गया है:

1 / ग्रेंजर, सी।, और पी। न्यूबॉल्ड (1974): "इकोनोमेट्रिक्स में सहज प्रतिगमन।"

इस लेख में, लेखक बताते हैं कि गैर स्थिर चर के बीच प्रतिगमन को चर के परिवर्तन (या लॉग परिवर्तन) के बीच प्रतिगमन के रूप में आयोजित किया जाना चाहिए । अन्यथा आप बिना किसी वास्तविक महत्व के उच्च सहसंबंध पा सकते हैं। (= नकली प्रतिगमन)

2 / एंगल, रॉबर्ट एफ, ग्रेंजर, क्लाइव डब्ल्यूजे (1987) "सह-एकीकरण और त्रुटि सुधार: प्रतिनिधित्व, अनुमान और परीक्षण", इकोनोमेट्रिक, 55 (2), 251-276।

इस लेख में (जिसके लिए ग्रेंजर को 2003 में नोबेल जूरी द्वारा पुरस्कृत किया गया है), लेखक आगे बढ़ते हैं, और त्रुटि सुधार मॉडल का अध्ययन करने के तरीके के रूप में संयोग का परिचय देते हैं जो दो गैर स्थिर चर के बीच मौजूद हो सकता है।
मूल रूप से 1974 की समय श्रृंखला में परिवर्तन को वापस लेने की सलाह अनिर्दिष्ट प्रतिगमन मॉडल को जन्म दे सकती है। आपके पास वास्तव में ऐसे चर हो सकते हैं जिनके परिवर्तन असंबंधित हैं, लेकिन जो "त्रुटि सुधार मॉडल" के माध्यम से जुड़े हुए हैं।

इसलिए, आप सहसंबंध के बिना सहसंबंध हो सकते हैं, और सहसंबंध के बिना संयोग। दोनों पूरक हैं।

यदि पढ़ने के लिए केवल एक ही पेपर था, तो मेरा सुझाव है कि आप इसे एक से शुरू करें, जो एक बहुत अच्छा और अच्छा परिचय है:

(मरे 1993) नशे और उसके कुत्ते


एंगल और ग्रेंजर को एक साथ एक ही पुरस्कार दिया गया था। मुझे संदेह है कि नोबेल जूरी ने विशेष रूप से सिक्का विश्लेषण के लिए एंगल के योगदान को बाहर रखा, इसलिए यह कहना सुरक्षित होगा कि लेख ने पुरस्कार पाने में दोनों (न केवल ग्रेंजर) की मदद की।
रिचर्ड हार्डी

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आइए शुरू करते हैं स्पुरियस रिग्रेशन से। दो श्रृंखला लें या कल्पना करें जो दोनों एक प्रमुख समय प्रवृत्ति से प्रेरित हैं: उदाहरण के लिए अमेरिकी जनसंख्या और अमेरिकी खपत जो भी (इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप किस चीज के बारे में सोचते हैं, यह सोडा या नद्यपान या गैस हो)। दोनों सीरीज कॉमन टाइम ट्रेंड की वजह से बढ़ रही होंगी । अब कुल आबादी के आकार और मूल्य पर कुल खपत को पुनः प्राप्त करें, आपके पास एक महान फिट है। (हम जल्दी से आर में भी अनुकरण कर सकते हैं।)

लेकिन इसका मतलब कुछ भी नहीं है। कोई संबंध नहीं है (जैसा कि हम मॉडल को जानते हैं) - फिर भी रैखिक मॉडल एक फिट (वर्गों की न्यूनतम राशि में) देखता है क्योंकि दोनों श्रृंखला एक कारण लिंक के बिना दोनों के अपट्रेंडिंग में होती हैं । हम एक नकली प्रतिगमन का शिकार हुए।

एक मॉडल को दूसरे में बदलाव पर एक श्रृंखला में परिवर्तन किया जा सकता है या हो सकता है, या शायद प्रति व्यक्ति खपत, या ... उन सभी परिवर्तनों को चर को स्थिर बनाता है जो समस्या को कम करने में मदद करता है।

अब, 30,000 फीट से, यूनिट की जड़ें और संयोग आपको कठोर सांख्यिकीय अंडरपिनिंग ( इकोनोमेट्रीका प्रकाशन और एक नोबेल आसानी से नहीं आते हैं) प्रदान करने में मदद करता है, जहां कोई भी उपलब्ध नहीं था।

अच्छे संसाधनों में सवाल के रूप में: यह मुश्किल है। मैंने दर्जनों समय श्रृंखला की किताबें पढ़ी हैं, और गणित में सबसे अधिक उत्कृष्टता प्राप्त की है और अंतर्ज्ञान को पीछे छोड़ दिया है। समय श्रृंखला के लिए कैनेडी के अर्थमिति पाठ जैसा कुछ भी नहीं है । शायद वाल्टर एंडर्स पाठ सबसे करीब आता है। मैं कुछ और सोचने और यहां अपडेट करने की कोशिश करूंगा।

पुस्तकों के अलावा, वास्तव में ऐसा करने के लिए सॉफ्टवेयर महत्वपूर्ण है और आर के पास आपकी आवश्यकता है। मूल्य भी सही है।


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कहा जाता है कि एक श्रृंखला में एक इकाई जड़ है यदि यह गैर-स्थिर है। जब आप कहते हैं, दो गैर-स्थिर प्रक्रियाएँ 1 (I (1) श्रृंखला) को क्रमबद्ध करने के लिए एकीकृत हैं और आप उन प्रक्रियाओं का एक रैखिक संयोजन पा सकते हैं, जो कि मैं (0) है तो आपकी श्रृंखला संयोगित है। इसका मतलब है कि वे कुछ इसी तरह से विकसित होते हैं। इस चैनल में समय श्रृंखला, संयोग और इसलिए https://www.youtube.com/watch?v=vvTKjm94Ars किताबों के बारे में कुछ अच्छी जानकारियां हैं, मुझे डेविडसन और मैककिनोन द्वारा "इकोनोमेट्रिक थ्योरी एंड मेथड्स" काफी पसंद हैं।


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उत्तर देने के लिए धन्यवाद। मुझे इसमें कुछ भी दिखाई नहीं दे रहा है, जो स्पष्ट प्रतिगमन के बारे में प्रश्न को संबोधित करता है। क्या आप कनेक्शन पर विस्तार कर सकते हैं?
whuber

"मैं एक उच्च-स्तरीय समझ की तलाश कर रहा हूं कि क्या संयोग / यूनिट रूट परीक्षण / ग्रेंजर कारण का स्पुरियस रिग्रेशन (...) के साथ क्या करना है, इसलिए या तो एक कस्टम प्रतिक्रिया या संदर्भों के लिए लिंक जहां मैं और अधिक सीख सकता हूं, बहुत अच्छा होगा । " मैं इस समय के रूप में अच्छी तरह से नकली प्रतिगमन का अध्ययन कर रहा हूं, और मेरा मानना ​​है कि ऊपर दिए गए उत्तर मैं जो पेशकश कर सकता हूं उससे बेहतर है। हालाँकि मुझे लगा कि कुछ संदर्भ साझा करने से मुझे दिलचस्पी हो सकती है ...
अरोबा
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