คำถามติดแท็ก time-series

ฉันเคยเห็นกระบวนการสุ่มจำลอง / สร้างในวิธีต่อไปนี้ พิจารณาพื้นที่ความน่าจะเป็นและให้เป็นการแปลง (ที่วัดได้) ที่เราใช้เพื่อจำลองวิวัฒนาการของจุดตัวอย่างตลอดเวลา . นอกจากนี้ยังให้เป็นแบบสุ่มเวกเตอร์ n จากนั้นกระบวนการสุ่มใช้เพื่อจำลองลำดับของการสังเกตผ่านสูตร หรือ (Ω,F,Pr)(Ω,F,Pr)(\Omega, \mathcal F, Pr)SS\mathbb SS:Ω→ΩS:Ω→Ω\mathbb S: \Omega \rightarrow \Omegaωω\omegaXXXX:Ω→RnX:Ω→RnX: \Omega \rightarrow \mathbb R^n{Xt:t=0,1,...}{Xt:t=0,1,...}\{ X_t: t=0,1,...\}Xt(ω)=X[St(ω)]Xt(ω)=X[St(ω)] X_t(\omega) = X[\mathbb S^t(\omega)] Xt=X∘St.Xt=X∘St. X_t = X \circ \mathbb S^t. ฉันจะเข้าใจจุดตัวอย่างและการแปลงในโครงสร้างนี้ได้อย่างไร (อาจเป็นบางสิ่งที่เหมือนลำดับของการกระแทกในบางกรณีหรือไม่)ω∈Ωω∈Ω\omega \in \OmegaSS\mathbb Sωω\omega เพื่อความเป็นรูปธรรมมากขึ้นฉันจะเขียนกระบวนการทั้งสองนี้ในสัญลักษณ์นี้ได้อย่างไร กระบวนการที่ 1: ที่0Xt+1=ρXt+εt+1(1)(1)Xt+1=ρXt+εt+1 X_{t+1} = \rho X_t …

11 econometrics  time-series  probability  stochastic-processes 

สมมติว่าฉันมีอนุกรมเวลาของตัวแปรสองตัวคือ $ X $ และ $ Y $ และต้องการหาว่าหนึ่งในสองตัวนี้เคลื่อนที่ก่อน ตัวอย่างหนึ่งคือการเติบโตของ GDP และการเติบโตของการลงทุนซึ่งโดยปกติเราจะบอกเล่าเรื่องราวที่ความถี่ของวัฏจักรธุรกิจการลงทุนจะเคลื่อนไหว "ก่อนหน้า" มากกว่าการผลิตหรือการบริโภค ฉันไม่ต้องการที่จะทำเศรษฐมิติที่น่าจับตามอง ("สิ่งนี้นี่ชัดเจนก่อน วิธีมาตรฐานในการจัดการกับสิ่งเหล่านี้ในวรรณคดีคืออะไร? วิธีการใดบ้างที่สามารถใช้ได้ คำตอบที่อนุญาตให้มีตัวแปรมากกว่าสองตัวยินดีต้อนรับอย่างมาก

4 econometrics  time-series 

การปฏิบัติทั่วไปเมื่อคำนวณวิธีการแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพแบบไดนามิกสุ่มคือการประมาณกระบวนการบังคับจากภายนอก $ z_ {t + 1} = \ rho z_t + \ sigma \ epsilon_ {t + 1} $ พร้อมด้วยห่วงโซ่มาร์คอฟสถานะ จำกัด เช่น โดยวิธีของ Tauchen หรือ Rouwenhorst อะไรจะเป็นวิธีที่ดีในการลดทอนกระบวนการ AR (1) ที่มีความผันผวนแบบสุ่ม นั่นคือถ้ากระบวนการ AR (1) -SV ดั้งเดิมมีลักษณะดังนี้: $$ \ begin {} แยก z_ {t + 1} & amp; = \ rho_z z_t …

4 econometrics  time-series  computation  markov-chain  statistics 

ฉันกำลังพยายามวิเคราะห์อนุกรมเวลาเกี่ยวกับตัวแปรบางตัว - GDP เป็นตัวแปรที่ขึ้นกับฉันและตัวแปรอิสระของฉันคือรายรับน้ำมันค่าใช้จ่ายภาครัฐการส่งออกและการลงทุนโดยตรงจากต่างประเทศ ข้อมูลของฉันมีค่าที่ขาดหายไปสำหรับบางปีอย่างน้อย 3 ตัวแปร ฉันสามารถยืนยันได้ว่าพวกเขาไม่หยุดนิ่ง อย่างไรก็ตามฉันไม่สามารถทำการทดสอบ Johansen ของการ cointegration เนื่องจากตัวแปรที่ขาดหายไปในระหว่างชุดข้อมูล ฉันจะแก้ไขปัญหานี้ได้อย่างไร

4 econometrics  time-series 

ฉันกำลังพยายามทำซ้ำรูปที่ 2 จากกระดาษของโรเมอร์แอนด์โรเมอร์ส (2004) ในเรื่องเงินช็อต ( http://eml.berkeley.edu/~dromer/papers/AER_September04.pdf ) โดยพื้นฐานแล้วเมื่อสร้างชุดข้อมูลสำหรับการกระตุ้นทางการเงินพวกเขาเรียกใช้การถดถอย ADL ต่อไปนี้: Δyt=a0+∑11k=1akDkt+∑24i=1biΔyt−1+∑36j=1cjSt−j+etΔyt=a0+∑k=111akDkt+∑i=124biΔyt−1+∑j=136cjSt−j+et\Delta y_t=a_0+\sum_{k=1}^{11}a_kD_{kt}+\sum_{i=1}^{24}b_i \Delta y_{t-1}+\sum_{j=1}^{36}c_jS_{t-j}+e_t โดยที่เป็นบันทึกการผลิตภาคอุตสาหกรรมคือแรงกระแทกทางการเงินและเป็นหุ่นรายเดือน คำกล่าวที่ว่า "การตอบสนองโดยประมาณของเอาต์พุตบันทึกหลังจากหนึ่งเดือนคือสัมประสิทธิ์ของ lag แรกของการตอบสนองโดยประมาณของเอาต์พุตล็อกหลังจากสองเดือนคือและอื่น ๆ "yyySSSDkDkD_kc1c1c_1SSSc1+(c2+b1c1)c1+(c2+b1c1)c_1+(c_2+b_1c_1) คำถามของฉันคือฉันจะย้ำไปข้างหน้านี้เพื่อผลิตรูปที่ 2 คืออะไรสูตรสำหรับการตอบสนองหลังจากสามเดือนเป็นต้น?

3 macroeconomics  econometrics  time-series  empirical-evidence  autoregressive 

ฉันใช้ OLS ซึ่งตัวแปรตามคือผลรวมของบันทึกประจำวันกลับมาที่ S & amp; P 500 และเป็นตัวแปรอิสระฉันใช้ตัวแปรบางตัวที่ฉันเชื่อว่า "ขับ" SPX จะส่งกลับ ข้อมูลของฉันครอบคลุมตั้งแต่ปี 2544 ถึง 2560 และในบางช่วงในช่วงวิกฤตการณ์ทางการเงิน (2550) ปรากฏว่าสัญญาณการเปลี่ยนแปลงสองรายการ (ส่วนต่างเครดิตและส่วนต่างเริ่มต้น) อะไรคือเหตุผลทางเศรษฐกิจสำหรับสิ่งนั้น ขอบคุณล่วงหน้า.

finance  financial-economics  time-series  regression 

เป็นไปได้หรือไม่ที่โมเดล VAR แบบโครงสร้างอัตโนมัติ (vector autoregression) เพื่อบอกถึง Granger Causality? กล่าวอีกนัยหนึ่งถ้า X และ Y ถูกกำหนดในเวลาเดียวกันมันเป็นไปได้หรือไม่ที่ X Granger- ทำให้ Y ขอบคุณ!

econometrics  time-series