Silk test in stata forex

Uma boa maneira de encontrar periodicidade em qualquer série regular de dados é inspecionar seu espectro de poder depois de remover qualquer tendência geral. (Isso se presta bem à triagem automática quando a potência total é normalizada para um valor padrão, como a unidade.) A remoção da tendência preliminar (e a diferenciação opcional para remover a correlação serial) é essencial para evitar períodos de confusão com outros comportamentos. O espectro de potência é a discreta transformada de Fourier da função de autocovariância de uma versão adequadamente suavizada da série original. Se você acha da série temporal como amostragem de uma forma de onda física, você pode calcular quanto da potência total das ondas é carregada dentro de cada freqüência. O espectro de potência (ou periodograma) traça a potência versus a freqüência. Os padrões cíclicos (isto é, repetitivos ou sazonais) aparecerão como picos grandes localizados em suas freqüências. Por exemplo, considere esta série de tempo (simulada) de resíduos a partir de uma medida diária tomada por um ano (365 valores). Os valores flutuam em torno de 0 sem tendências evidentes, mostrando que todas as tendências importantes foram removidas. A flutuação parece aleatória: nenhuma periodicidade é aparente. Este é outro gráfico dos mesmos dados, desenhado para nos ajudar a ver possíveis padrões periódicos. Se você parece muito difícil, você pode discernir um padrão ruidoso, mas repetitivo, que ocorre 11 a 12 vezes. As sequências longish dos valores acima-zero e abaixo de zero, pelo menos, sugerem alguma autocorrelação positiva, mostrando que esta série não é completamente aleatória. É o período, mostrado para freqüências até 91 (um quarto do comprimento total da série). Foi construído com uma janela Welch e normalizado para a área da unidade (para todo o periodograma, não apenas a parte mostrada aqui). O poder parece um ruído branco (pequenas flutuações aleatórias) mais dois pontos proeminentes. Eles são difíceis de perder, não são maiores. O maior ocorre em um período de 12 e o menor em um período de 52. Esse método detectou um ciclo mensal e um ciclo semanal nesses dados. Isso é realmente tudo aí. Para automatizar a detecção de ciclos (sazonalidade), basta escanear o periodograma (que é uma lista de valores) para máximos locais relativamente grandes. É hora de revelar como esses dados foram criados. Os valores são gerados a partir de uma soma de duas ondas de seno, uma com freqüência 12 (de amplitude quadrada 34) e outra com freqüência 52 (de amplitude quadrada 14). Estes são os pontos detectados pelos pontos no período. Sua soma é mostrada como a curva preta grossa. Iid O ruído normal da variância 2 foi então adicionado, como mostrado pelas barras cinza claro que se estendem da curva preta para os pontos vermelhos. Este ruído introduziu os movimentos de baixo nível na parte inferior do periodograma, o que de outra forma seria apenas um plano 0. Totalmente dois terços da variação total nos valores não é periódico e aleatório, o que é muito barulhento: é por isso que é Tão difícil de distinguir a periodicidade apenas olhando os pontos. No entanto (em parte porque há tantos dados) encontrar as freqüências com o periodograma é fácil e o resultado é claro. Instruções e bons conselhos para periodogramas de computação aparecem no site das Receitas Numéricas: procure a seção sobre estimativa do espectro de potência usando a FFT. R possui código para estimativa de periodograma. Essas ilustrações foram criadas no Mathematica 8, o periodograma foi calculado com sua função de Fourier. Respondeu Sep 28 11 às 16:38 A suposição de remover uma tendência de tendência geral no Aquiles Heel, pois pode haver muitas tendências de tempo, muitas mudanças de nível, todas as quais foram excluídas no seu exemplo. A idéia de que a série de insumos são de natureza determinística voa no Face da possível presença de estrutura ARIMA sazonal e regular. Os valores inusitados não tratados de uma única vez distorcerão qualquer esquema de identificação baseado em periodograma devido a um viés descendente para as estimativas de periodograma que não significam. Se os efeitos semanais e mensais mudaram em algum momento do passado, o procedimento baseado em periodograma falharia ndash IrishStat Sep 29 11 às 0:06 Irlandês Eu acho que seu comentário pode exagerar um pouco. É mais elementar procurar e tratar quotUnusual One-Time Valuesquot (também conhecido como outliers), portanto, isso apenas explica que enfatizar que alguns estimadores de séries temporais podem ser sensíveis a outliers. Diminutiva na natureza, representa as ideias básicas: ninguém supõe que exista determinismo (como evidenciado pela enorme quantidade de ruído na simulação). A simulação incorpora um sinal periódico definido como um modelo - sempre aproximado na realidade - apenas para ilustrar a conexão entre periodograma e sazonalidade. (Continuação.) Ndash whuber 9830 29 de setembro 11 às 16:41 Sim, mudanças na sazonalidade podem obscurecer o periodograma (e o acf, etc.), especialmente mudanças na freqüência (improvável) ou na fase (possível). As referências na minha publicação fornecem uma solução para lidar com isso: eles recomendam usar uma janela em movimento para a estimativa de periodograma. Há uma arte para isso, e claramente há armadilhas, de modo que muitas análises de séries de tempo se beneficiarão de um tratamento especializado, como você defende. Mas a pergunta pergunta se existem outros métodos para detectar a sazonalidade e, sem dúvida, o periodograma é uma opção estatisticamente poderosa, computacionalmente eficiente e facilmente interpretável. Ndash whuber 9830 29 de setembro 11 às 16:46 No meu mundo, usar sinescosines são efeitos quantitativos muito semelhantes aos indicadores do mês do ano. Ajustar qualquer modelo pré-especificado restringe os valores ajustados a um padrão especificado pelo usuário, muitas vezes sub-padrão. Os dados devem ser citados como ajudando o software de informática avançado a analisar efetivamente entre entradas fixas e estocásticas n. b. Eu me refiro a ARIMA atrasa estruturas como quotdrivers estocástico ou adaptativo à medida que os valores ajustados se ajustam às mudanças na história da série. Na minha opinião, a utilização do periodograma quotoversellsquot simples modelagem estatística ndash IrishStat 29 de setembro 11 às 17:44 whuber Repetir o mesmo pode não ser útil. No entanto, pode ser bom também corrigir o parágrafo abaixo do periodograma para dizer que as espinhas estão localizadas a uma frequência de cerca de 12 e 52 vezes por ano e não quotperiod ofquot. Reparar a trama também para dizer quotfrequencyquot em vez de quotperiodquot pode ser bom também se você acha que isso não é muito irritante. Ndash Celelibi 11 de outubro 16 às 15:29 A sazonalidade pode e muitas vezes muda ao longo do tempo, portanto, as medidas de resumo podem ser bastante inadequadas para detectar a estrutura. É preciso testar a transitoriedade nos coeficientes de ARIMA e, muitas vezes, mudar os dummies sazonais. Por exemplo, em um horizonte de 10 anos, pode ter havido efeito de junho nos primeiros k anos, mas nos últimos 10 k anos, há evidências de um efeito de junho. Um simples efeito composto de junho pode não ser significante, pois o efeito não foi constante ao longo do tempo. De forma semelhante, um componente ARIMA sazonal também pode ter mudado. Deve-se ter cuidado para incluir mudanças no nível local e tendências do tempo local, garantindo que a variância dos erros permaneça constante ao longo do tempo. Não se deve avaliar transformações como quadrados mínimos GLSweighted ou transformações de energia como raízes logsquare, etc. nos dados originais, mas nos erros de um modelo tentativo. Os pressupostos gaussianos não têm nada a ver com os dados observados, mas todos os erros com o modelo. Isto é devido aos fundamentos dos testes estatísticos que utilizam a proporção de uma variável do qui-quadrado não central para uma variável central do qui-quadrado. Se você quisesse publicar uma série de exemplos do seu mundo, ficaria feliz em fornecer a você e à lista uma análise minuciosa levando à detecção da estrutura sazonal. Respondeu 27 de setembro às 18h36 A resposta de Charlies é boa, e é aí que o Id começa. Se você não quiser usar gráficos ACF, você poderia criar variáveis ​​dummy k-1 para os períodos de tempo K presentes. Então você pode ver se as variáveis ​​dummy são significativas em uma regressão com as variáveis ​​dummy (e provavelmente um termo de tendência). Se o seu dado for trimestral: o Q2 simulado é 1 se este for o segundo trimestre, senão 0 Q3 simbólico é 1 se este for o terceiro trimestre, senão 0 Q4 falso é 1 se este for o quarto trimestre, senão 0 Nota trimestre 1 é o Caso base (todos os 3 manequins zero) Você também pode verificar a decomposição de séries temporais no Minitab - muitas vezes chamado de decomposição clássica. No final, você pode querer usar algo mais moderno, mas este é um lugar simples para começar. Respondeu 27 de setembro às 18:53 Eu sou um pouco novo para R, mas minha compreensão da função ACF é que, se a linha vertical vai acima da linha tracejada superior ou abaixo da linha tracejada inferior, há alguma autoregressão (incluindo a sazonalidade) . Tente criar um vetor de sine respondeu 27 de setembro 11 às 15:47 Ajustando sinescosinas etc pode ser útil para algumas séries físicas elétricas, mas você deve estar ciente de MSB. Especificação do modelo Bias. Ndash IrishStat Sep 28 11 às 14:31 Autoregression não implica sazonalidade. Ndash Jens 22 de novembro às 12:32 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncForeign Exchange Services em Bangalore 1.Thomas Cook India Ltd Endereço: No 12, Grnd Flr, International Tech Park, Whitefield, Bangalore - 560066 Telefone: 080-66536946 website: Thomascook. in 2.Poundwize Forex Pvt Ltd Endereço: No.25, Jayanagar Shopping Complex, Jayanagar, Bangalore - 560011 Telefone: 080-40506070, 41123456 website: poundwize Endereço: No.12, Jayanagar Shopping Cmplx, Opp Khadim Showroom, 4th Blk , 10th Mn Rd, Jayanagar, Bangalore - 560011 Telefone: 080-66496231 Endereço: No 413, Opp Eduqity, 1 ° C Crs, Koramangala 7th Block, Bangalore - 560095 Telefone: 080-49342697 website: travelvacationsindia Endereço: No.657-58, Lakshmi Venkateshwara, Oposto PAI Vijay Hotel, 33rd Cross, 11th Main, Jayanagar 4th Block, Bangalore - 560011 Telefone: 080-49157941 website: prithvifx 6.SLN Forex Services Pvt Ltd Endereço: No.283, Opp Mtr Restaurant, 5th Mn Rd, Gandhi Nagar, Bangalore - 560009 Telefone: 080-66494252,080-22354411 website: slnforex 7.Flexi Fore X Pvt Ltd Endereço: No.1282, Grd Flr, Nxt PAI Mobiles, 25th Mn, 9th Blk, Jayanagar 9th Block, Bangalore - 560011 Telefone: 080-66537462 wensite: flexiforex. co. in 8.Western Inc Endereço Forex: No. 543, Shop No.1, Monarch Plaza, 1º andar, Above Citibank ATM amp Opposite Nilgiris, Brigade Road, Bangalore - 560001 Telefone: 080-49157630 9.Thomas Cook India Ltd Endereço: No.1152, perto do Sony Center (100ft Road) 12th Main Road, Hal 2nd Stage, Indiranagar, Bangalore - 560008 Telefone: 080-66497203,080-40927225 website: thomascook. in Endereço: No 125, Malleshwaram, Mkk Rd, bloco de Nagappa, Bangalore - 560021 Telefone: 080-66537057 website : Flagshipholidays. in 11.Zion International Travels And Holidays Endereço: No.1043, Shakti Bazar, Nxt Eastern Store, Commercial Street, Bangalore - 560001 Telefone: 080-66815224 Endereço: No.5, DG Complex, Próximo a um hotel de 2 B Perto do Hospital Narayana Hrudayalaya, Portão Hennagara, Área Industrial Bommasandra, Bangalore - 560099 Telefone: 080-49158733 website: fortunetravels. org Endereço: No.432, Abv Fam Ily Mall, Shirdi SAI Temple Rd, Kundalahalli, Bangalore - 560037Phone: 080-49178560,080-41432225 website: incredibletour 14.Raj Tours amp Travels Endereço: No.15, Sangam Enterprises, Hotel Tricolor, Opp Ksrtc Parada de ônibus, Tank Bund Rd Majestic, Gandhi Nagar, Bangalore - 560009 Telefone: 080-66495229 15.Frr Forex Pvt Ltd Endereço: No.2, número de unidade S0016, Raheja Plaza, Opposite Lifestyle, Richmond Road, D Souza Circle, Commissariat Road, Bangalore - 560025 Telefone : 080-49158689 website: frrforex. in 16.Trinity Travels And Forex Endereço: No.156, Kammanhalli, 2º Crs, Nilgiris Rd, St Thomas Town, Bangalore - 560084 Telefone: 080-66497506 17.MD Enterprises Endereço: Cave, Nr Mariyappa Circle, Blw Iaht, 3rd A Crs, 2nd Blk, Hrbr Lyt, Kammanahalli, Bangalore - 560084 Telefone: 080-66536594 18.Vision Forex Pvt Ltd Endereço: No. B 8, Opp Jayadeva Hospital, Nxt Airtel Mobility Center, 1º Mn Keb Hbcs Lyt, Btm 1st STG, Bannerghatta Road, Bangalore - 560076 Telefone: 080-66490550 website: visionforex. co. in 19.Vimal Forex India Pvt Ltd Endereço: No5, Vimal Shopping Complex, abaixo da mosca, Msr Mn Rd, Gokula Extension, Bangalore - 560054 Telefone: 080-66491285 20.Sri Maathe Auto Mobiles And Travels Endereço: 10, 8th Main Road, Near Ganga School, Gangondanahalli . Nelagadaranahalli, Nagasandra, Bangalore - 560073 Telefone: 080-49159185 21. Viagens e passeios em sítio Endereço: No. F 1920, Indo Dubai Plaza, Off Brigade Rd, Rest House Rd, Brigade Road, Bangalore - 560001 Telefone: 080-49152526 Endereço: No 1, Nr Vijaya Bank, Postal Colony Rmv 2nd STG, Sanjay Nagar, Bangalore - 560094 Telefone: 080-66490990 website: 9thclick 23.MI e M Travel And Forex Pvt Ltd Endereço: Shop No.1213,5th Avenue Mall, 182183, 5 Avenue Shopping Mall, Brigade Road, Bangalore - 560001 Telefone: 080-66536008 website: mimtravelandforex Endereço: No.1012, Near RT Nagar Public School Ou perto de Amanath Bank, KHM Block, 3rd Main, Ganganagar, RT Nagar, Bangalore - 560032 Telefone : 080-49154313 25.VK Tourism And Travels Endereço: No 342, Nr Mantri Classic Apts, 8th Crs, Friend Clny, St Bed Lyt, 4th Blk, Koramangala, Bangalore - 560034 Telefone: 080-49342948 26.Globe Express Travels Pvt Ltd Endereço: No.105, Parvathi Cmplx, Opp Petrol Bunk, Richmond Circle Junction Signal, Richmond Road, Bangalore - 560025 Telefone : 080-66493751 website: globextravels 27.Link Money Changers Pvt Ltd Endereço: No 71,2nd Flr, Opp Masjid Cmplx, MM Rd, Frazer Town, Bangalore - 560005 Telefone: 080-66507818 28.Sri Venkateshwara Enterprises Endereço: No.337 , Next To Gandharva Textiles, 3º Bloco, Bashyam Circle, Rajajinagar, Bangalore - 560010 Telefone: 080-49157147 29.Multi Foreign Foreign Exchange Endereço: No.130,1st Flr, Brigade Grdn Bldg, Nxt Amoeba, Church St, MG Road, Bangalore - 560001 Telefone: 080-66388907 Endereço: 3636, Off Auto Stand Rd, 59th Crs, 5th Blk, Bashyam Circle, Rajajinagar, Bangalore - 560010 Telefone: 080-49176963 31.BIG BUDDHA FOREX SERVICES Endereço: Próximo ao Croma Showroom, Croma Showroom, 19th G Main, Rajajinagar, Bangalore - 560010 Telefone: 080-49154537