Das Testen auf Stationarität ist also sehr wichtig, weil die gesamten Ergebnisse der Regression fabriziert sein könnten. … Formal heißt die Reihe stationär, wenn sie drei Bedingungen erfüllt, andernfalls handelt es sich um eine nichtstationäre Reihe.
Warum testen wir auf Stationarität in Zeitreihen?
Sie können nur verwendet werden, um den Grad anzugeben, zu dem eine Nullhypothese verworfen oder nicht verworfen werden kann. Das Ergebnis muss interpretiert werden, damit ein gegebenes Problem sinnvoll ist. Sie bieten jedoch eine schnelle Überprüfung und einen bestätigenden Beweis dafür, dass die Zeitreihe stationär oder nicht stationär ist.
Was ist ein Stationaritätstest?
Es gibt zwei unterschiedliche Ansätze: Stationaritätstests wie der KPSS-Test, der als Nullhypothese H0 annimmt, dass die Reihe stationär ist, und Einheitswurzeltests, wie der Dickey- Fuller-Test und seine erweiterte Version, der erweiterte Dickey-Fuller-Test (ADF) oder der Phillips-Perron-Test (PP), für den die Null …
Müssen Sie auf Stationarität in Zeitreihendaten testen?
Allgemein, ja. Wenn Sie einen klaren Trend und eine klare Saisonabhängigkeit in Ihren Zeitreihen haben, modellieren Sie diese Komponenten, entfernen Sie sie aus den Beobachtungen und trainieren Sie dann die Modelle mit den Residuen. Wenn wir ein stationäres Modell an Daten anpassen, nehmen wir an, dass unsere Daten eine Realisierung eines stationären Prozesses sind.
Warum testen wir auf eine Einheitswurzel?
Unit-Root-Tests sind Testsfür Stationarität in einer Zeitreihe. Eine Zeitreihe hat Stationarität, wenn eine Zeitverschiebung keine Änderung der Form der Verteilung bewirkt; Einheitswurzeln sind eine Ursache für Nichtstationarität. Diese Tests sind dafür bekannt, eine geringe statistische Aussagekraft zu haben.
