Howtosignalprocessing
In der Tat sind alle zufälligen Walk-Prozesse nicht stationär. Beachten Sie, dass nicht alle nicht stationären Zeitreihen zufällige Spaziergänge sind. Zusätzlich hat eine nicht-stationäre Zeitreihe keinen konsistenten Mittelwert und/oder eine Varianz im Laufe der Zeit.
- Ist zufälliger Walk -Trend stationär?
- Ist ein zufälliger Spaziergang ohne Drift stationär?
- Ist Random Walk Covarianz stationär?
- Ist Gaußscher Zufallsspaziergang stationär?
Ist zufälliger Walk -Trend stationär?
Zusammenfassung der Eigenschaften eines einfachen Zufallsspaziergangs
Var (yt) hat einen Trend. YT ist also nicht stationär.
Ist ein zufälliger Spaziergang ohne Drift stationär?
Beispiele für nicht-stationäre Prozesse sind zufälliger Walk mit oder ohne Drift (eine langsame stetige Veränderung) und deterministische Trends (Trends, die konstant, positiv oder negativ sind, unabhängig von der Zeit für das gesamte Leben der Serie).
Ist Random Walk Covarianz stationär?
Ein zufälliger Spaziergang ist keine Kovarianz stationär. Das stationäre Kovarianz -Eigentum legt nahe, dass die Mittel- und Varianzbedingungen einer Zeitreihe im Laufe der Zeit konstant bleiben. Die Varianz eines Zufalls Walk -Prozesses hat jedoch keine Obergrenze. Mit zunehmendem T wächst die Varianz ohne Obergrenze.
Ist Gaußscher Zufallsspaziergang stationär?
Dies sind unterschiedliche CDFs (obwohl die Struktur gleich ist, ist der Varianzbegriff unterschiedlich) und daher ist der Gaußsche Zufallsweg nicht streng stationär (intuitiv ändert sich die Verteilung im Laufe der Zeit, da die Varianz zunimmt).
