応用データ分析手法の中でも、時系列分析などには「系列相関」が存在することが多い。外れ値の除去が必要な時系列の比較を制御するには? 。
ARMAX モデルとその成立条件 (1) 系列相関がなくなる。 ARMAX モデルは、自己相関項 (AR) と移動平均項 (MA) を使用して系列相関の効果を説明し、説明変数 X を使用して外部要因の効果を説明します。定数項自己相関項 (AR) 移動平均項 (MA) 説明変数項誤差を説明するモデル。
モデルが正しく構築されている場合、「シリアル相関」が発生します。
多数の自己相関 (AR) および移動平均 (MA) 項を使用すると、系列相関を排除できますが、AIC と BIC が増大します。
時系列分析の基礎
誤差項が相互に線形回帰される場合、相関関係がない場合、回帰係数 ei はすべて 0 になるはずです。これまでは DW 比がよく使われてきましたが、複合相関はできません。
x(t) が非定常である場合、少なくとも x(t) の自己相関項 (AR) は特性方程式の多項式として表現できます。変数として評価した結果は、x の過去の値に過ぎません。
時系列分析と検定
ただし、結果の分析と解釈が難しいという欠点があります。 VAR解析では、yとxの過去の値を説明変数として同時に推定するため、次数が高くなるほど個々の係数を解釈する意味がなくなってしまいます。
VAR 分析の結果を分析および解釈するには、次の 2 つの方法が使用されます。VAR 分析では、影響応答と分散分解の両方で、結果を表現するときに変数の「順序付け」が使用されます。
順序の仮定により、最初の期間の最上位の変数の変動には、独自の変動のみが寄与します。期間の数が増加するにつれて、次数の仮定の影響も増加します。
時系列分析と VAR ･共和分
回帰分析は直接（差分を取らずに）可能です。サンプル y と x が共積分条件を満たすかどうかに関して、rankΠ は共積分の回数を示します。
パネルデータ分析は、複数の被験者および複数の時点に関連するデータを使用する分析です。外部要因（年々変化）の影響あり。
パネルデータ分析（複数対象・複数時点。外れ値の変化と対象の不均一性を同時に除去。各対象に対応するダミー変数を説明変数として使用。）
ランダム効果モデル：対象（時間）に対応するダミー変数を設定せず、各対象の不均一性を固定的に識別する（時間についてはダミー変数を設定可能）。 ) 確率現象として。
パネルデータ分析
時系列分析 - 実戦編 -
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灯油・プロパンガスの家庭消費量と価格分析 時系列分析準備作業 PKTM11TMS.do (1) STATA を起動 時系列として使用する変数をすべて設定します。
時系列の分析と結果の解釈 (4) 2) グレンジャー因果関係検定。
