चरण-दर - चरण - समय श्रृंखला विश्लेषण में stata - विदेशी मुद्रा

एक एक्सजेनेर चर के साथ एक आटोमैरेडिएबल मॉडल का अनुमान लगाने की कोशिश कर रहा हूं I अर्थव्यवस्था पर तेल की कीमतों में होने वाले बदलावों के प्रभाव के बारे में जीडीपी वृद्धि दर को अपने स्वयं के मूल्यों पर गिरावट और तेल की कीमतों में गिरावट का मूल्यांकन करने की योजना बना रहा है I मुझे पता नहीं है कि कहां से शुरू होगा अभी तक जो कुछ मुझे लगता है: मुझे पता होना चाहिए कि जीडीपी और तेल की कीमत स्थिर है, सही (डिक-फुलर टेस्ट) जीडीपी और तेल की कीमत के लिए दी गई संख्या की संख्या का पता लगाएं। (एआईसी मानदंड।) मॉडल का आकलन करें। आकलनकर्ताओं की पहचान, हेटोरोसैडनेसटी और फिर सीरियल सहसंबंध। क्या मुझे संयोग की उपस्थिति के लिए परीक्षण करना चाहिए, बाद में एक मार्कोव स्विचिंग मॉडल में उसी चर का उपयोग करने पर Im की योजना बना रही है I मेरे पास ग्रंजर्स कालेबल टेस्ट के लिए एक ही सवाल है। Ive कुछ किताबें पढ़ रहा है और समय श्रृंखला के बारे में एक से अधिक वीडियो देख रहा है, लेकिन मैं अभी भी इसके माध्यम से अपना रास्ता खोज नहीं कर सकते। क्या आप कृपया मुझे मार्गदर्शन कर सकते हैं और देख सकते हैं कि उन कदमों में कुछ गड़बड़ है, जो 31 जुलाई, 23:16 पर पूछा गया है। ऐसा लगता है कि आप अपनी टाइम सीरीज़ में एक एरिमेक्स मॉडल फिट करना चाहते हैं। मैं एडीएल (ऑटो-रेग्रेसिव वितरित लैग) मॉडल, एक ईसीएम (त्रुटि सुधार मॉडल) फिट करने की कोशिश करता हूं या श्रृंखला के लिए एंगल-ग्रेंजर 2-स्टेप विश्लेषण को लागू करने के लिए यह देखने के लिए कोशिश करता हूं कि क्या आपकी श्रृंखला एकजुट हो जाती है और लंबे समय तक चलने वाले रिश्ते का अनुमान लगाती है उनके बीच अगर वे करते हैं यदि वे एकजुट नहीं करते हैं तो एआरएमएक्स मॉडल या अनुमानित एडीएल या ईसीएम मॉडल के साथ जारी रखें। ध्यान दें कि एडीएल मॉडल और एआरआईएमएक्स मॉडल बहुत समान हैं। हालांकि कई चर के साथ एकजुट विश्लेषण काफी प्रयास है और पूरे पाठ की पुस्तकों को भरता है (देखें कैटरीना जूसिलियस द कॉनेइग्रीग्रेटेड वर् मॉडल: मेथोलॉजी एंड एप्लिकेशन) केवल दो चर के साथ संयोग विश्लेषण बहुत तेजी से और आसान है कि आप किस दृष्टिकोण का उपयोग करना चाहते हैं ध्यान दें कि मेरे उत्तर का एक हिस्सा समान है, जैसा कि मैंने एक समान प्रश्न पर दूसरे प्रश्न में उत्तर दिया मैं उचित समय श्रृंखला को तैयार करने के लिए आपके द्वारा अनुसरण किए जाने वाले चरणों को रेखांकित करता हूं। सबसे पहले याद रखें कि विभिन्न प्रकार के गैर-निष्पक्षता और उनके साथ कैसे निपटने के तरीके हैं। चार आम हैं: 1) निर्धारणवादी रुझान या प्रवृत्ति कार्यभार यदि आपकी श्रृंखला इस तरह की प्रवृत्ति का है या पुनरावृत्ति मॉडेल में एक समय की प्रवृत्ति शामिल है आप इस एक पर FrischWaughLovell प्रमेय बाहर की जाँच करना चाहते हो सकता है 2) स्तर बदलाव और संरचनात्मक ब्रेक। यदि यह मामला है तो आपको प्रत्येक विराम के लिए एक डमी वैरिएबल शामिल करना चाहिए या यदि आपका नमूना अलग-अलग प्रत्येक प्रैग के लिए काफी लंबा मॉडल है 3) विचरण बदल रहा है या तो नमूनों को अलग से मॉडल या एआरसीएच या GARCH मॉडलिंग क्लास का उपयोग करके बदलते विचलन का मॉडल। 4) यदि आपकी श्रृंखला में एक यूनिट रूट होता है सामान्य तौर पर आपको चर के बीच संबंधों को इकट्ठा करने की जांच करनी चाहिए, लेकिन जब से आप बिना किसी पूर्वानुमान के भविष्यवाणी के बारे में चिंतित हैं, एक बार या दो बार एकीकरण के क्रम के आधार पर फर्क पड़ता है। श्रृंखला के मॉडल के लिए कदम: 1) एसीएफ और पीएसीएफ को एक साथ देखो एक समय श्रृंखला के साथ wheter पर एक संकेत पाने के लिए या नहीं श्रृंखला श्रृंखला स्थिर या गैर स्थिर है अगर एसीएफ बहुत धीमा हो जाता है और टीएस प्लॉट लग रहा है जैसे यह यूनिट रूट को प्रदर्शित करता है (इसका मतलब नहीं है कि वे पीछे हटने का मतलब है) तो यह एक अच्छा संकेत है कि श्रृंखला में यूनिट रूट नहीं है। 2) इकाई रूट के लिए श्रृंखला का परीक्षण करें। एडीएफ टेस्ट, फिलिप्स-पेरॉन (पीपी) टेस्ट, केपीएसएस टेस्ट, जो कि निपुणता या डीएफ-जीएलएस टेस्ट की अशक्त है, यह सबसे अधिक सामान्य परीक्षणों के साथ किया जा सकता है जो कि सबसे कुशल उपरोक्त परीक्षणों का ध्यान दें कि यदि आपकी श्रृंखला में एक स्ट्रक्चरल ब्रेक होती है तो ये परीक्षण एक इकाई रूट के अशक्त को खारिज नहीं करने के प्रति पक्षपातपूर्ण हैं। यदि आप इन परीक्षणों की मजबूती का परीक्षण करना चाहते हैं और आपको एक या एक से अधिक संरचनात्मक ब्रेक पर संदेह है, तो आपको अंतर्जात संरचनात्मक ब्रेक परीक्षणों का उपयोग करना चाहिए। दो आम लोग ज़ीट-एन्ड्रयूज़ टेस्ट हैं, जो एक अंतर्जात संरचनात्मक ब्रेक और क्लेमेंटे-मोंटेस-रेयेस के लिए अनुमति देता है जो दो स्ट्रक्चरल ब्रेक के लिए अनुमति देता है। उत्तरार्द्ध दो अलग मॉडल के लिए अनुमति देता है। एक योजक आउटएयर मॉडल, जो श्रृंखला के ढलान में अचानक परिवर्तन और एक अभिनव आउटएयर मॉडल का हिस्सा है, जो क्रमिक बदलावों को खाते में लेता है और अवरोधन और ढलान में एक ब्रेक की अनुमति देता है। इन परीक्षणों को विकिपीडिया पर या कुछ अर्थमिति टेक्स्ट बुक में देखें कुछ सांख्यिकीय पैकेज में इन परीक्षणों का निर्माण किया जाता है जिसमें आपकी श्रृंखला पर इकाई रूट परीक्षण की बैटरी बहुत आसान है। यदि आपकी सीरीज़ में एक यूनिट रूट है तो अपनी श्रृंखला के पहले अंतर को ओरर में देखें तो देखें कि क्या उन्हें दूसरी इकाई रूट 3) यदि आपकी श्रृंखला अस्थिर है तो आपको चाहिए: ध्यान दें कि आप जोहान्सन संयुक्ताक्षर परीक्षण या कुछ अन्य परीक्षणों का उपयोग कर सकते हैं लेकिन सादगी के लिए ये बाहर रह गए हैं और आपके मामले में जहां आपके पास केवल दो बार श्रृंखला है, , बी) और सी) पर्याप्त होगा। ध्यान दें कि हालांकि Engle-Granger प्रक्रिया लागू करने के लिए आसान है (कम से कम मुझे ऐसा लगता है) एडीएलईसीएम के अनुमानक प्रीफेरेबल हैं क्योंकि मोंटे कार्लो सिमुलेशन आयोजित करके देखा जा सकता है। मैं इन सभी तरीकों की व्याख्या नहीं करता हूं और लंबे समय से चलने वाले समाधान को कैसे प्राप्त करूं, क्योंकि इसमें समय और स्थान का काफी समय लगेगा, लेकिन इन विधियों को लागू करने के लिए यहां एक बढ़िया लिंक है: 4) उठाया ताकि आप अपने एडीएल मॉडल के लिए लगी चुनते समय सभी अवशिष्ट स्वायत्तता को समाप्त कर दें। 5) अपने सिक्काकरण विश्लेषण के बाद आप अधिक या कम कर चुके हैं। कृपया ध्यान दें कि यदि आप अपने मॉडल को कई वैरिएबल्स में विस्तारित करना चाहते हैं, तो आपको सीवीएआर मॉडल का उपयोग करना चाहिए और विश्लेषण ऊपर बताए अनुसार बहुत अधिक जटिल हो जाता है। 6) यदि आपके चर को एकजुट नहीं किया जाता है, लेकिन इसमें एक इकाई रूट होता है, तो अपने ARIMAX मॉडलिंग के साथ जारी रखें 7) स्थिर चर के मामले में आपके डेटा के लिए एक स्थिर एडीएलईएमएम मॉडल का आकलन करें या अपने ARIMAX के साथ आगे बढ़ें। 6 के रूप में एक ही कदम) स्थिर मॉडल पर एक उत्कृष्ट प्रारंभिक नोट यहां पाया जा सकता है: econ. ku. dkmetricsEconometrics207LectureNotesdynamicmodels. pdf यदि आपकी श्रृंखला में एक ड्रफ़्ट या यूनिट रूट के साथ एक यूनिट रूट होता है लेकिन एक नियतात्मक रुझान होता है तो आप अपने विनिर्देशन के लिए एक समय प्रवृत्ति जोड़ सकते हैं। इसके अलावा, सीरीज़ और समय श्रृंखला के भूखंडों के पहले मतभेदों को देखने के लिए देखें कि क्या आपकी श्रृंखला में स्ट्रक्चरल ब्रेक एंडॉर आउटलेटर्स शामिल हैं और इनमें डमी वैरिएबल शामिल हैं। ध्यान दें कि आपको संरचनात्मक विराम के लिए परीक्षण करना चाहिए, ऊपर बिंदु 2 देखें)। एक अन्य विकल्प चाउ टेस्ट है तीसरा यह आपके चर के प्राकृतिक लॉग लेना एक विचार हो सकता है क्योंकि यह श्रृंखला के भिन्नता को स्थिर करेगा। लॉग ट्रांसफ़ॉर्मेशन कुछ भी परिवर्तन नहीं करेगा क्योंकि यह एक मोनोटोनिक परिवर्तन है। उम्मीद है कि यह कुछ मतलब बनाया कृपया ध्यान दें कि यह एक बहुत ही कम परिचय था और यह एक पाठ्यपुस्तक में आसानी से कई अध्यायों को भर सकता है। मैं उन दो लेक्चर नोटों को पढ़ने के लिए दृढ़ता से अनुशंसा करता हूं जो मैंने लिंक्स पोस्ट की हैं या आप टाइम श्रृंखला अनलेसीसीओकेनोमेट्रिक्स पर एक पाठ्यपुस्तक पकड़ते हैं। यदि आपको कुछ अवधारणाओं को बेहतर ढंग से समझने में मदद की ज़रूरत है, तो कृपया मॉडल विनिर्देशों और उदाहरण पूछने के लिए स्वतंत्र महसूस करें I 1 अगस्त को 10: 1 9 को उत्तर दिया गया, स्टाटा स्टेटा प्रेस ईपुस्तक का उपयोग करने के लिए समय श्रृंखला का परिचय VitalSource Bookshelf reg प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके पढ़ा जाता है। बुकशेल्फ नि: शुल्क है और आपको अपने कंप्यूटर, स्मार्टफोन, टैबलेट, या ई-रीडर से अपने स्टेटा प्रेस ईबुक तक पहुंचने की अनुमति देता है। अपने ईबुक को कैसे पहुंचाएं 2) एक बार लॉग इन करने के बाद, ऊपरी दाएं कोने में रिडीम पर क्लिक करें। अपना ईबुक कोड दर्ज करें ईबुक के शीर्षक के तहत आपका ईबुक कोड आपके ऑर्डर पुष्टिकरण ईमेल में होगा 3) ईबुक को आपके लाइब्रेरी में जोड़ा जाएगा। फिर आप अन्य उपकरणों पर पुस्तकों को डाउनलोड कर सकते हैं और ईबुक देखने के लिए अपनी लाइब्रेरी को सिंक कर सकते हैं। बुकशेल्फ निम्न पर उपलब्ध है: ऑनलाइन बुकशेल्फ ऑनलाइन उपलब्ध कराने के द्वारा बस किसी भी इंटरनेट से जुड़े कंप्यूटर से ऑनलाइन उपलब्ध है। Vitalsourceusernew। पीसी बुक्सहेल्फ़ विंडोज 788.110 (32-, और 64-बिट दोनों) के लिए उपलब्ध है। बुकशेल्फ सॉफ्टवेयर को अपने डेस्कटॉप पर डाउनलोड करें ताकि आप इंटरनेट एक्सेस के साथ या बिना अपनी ईपुस्तक देख सकें। आईओएस बुकशेल्फ आईपैड, आईफोन और आईपॉड टच के लिए उपलब्ध है। आईट्यून्स स्टोर से बुकशेल्फ मोबाइल एप डाउनलोड करें एंड्रॉइड बुकहेल्फ़ एंड्रॉइड फोन और टैबलेट 4.0 (आइस क्रीम सैंडविच) और बाद में चलाने के लिए उपलब्ध है। Google Play Store से Bookshelf मोबाइल ऐप डाउनलोड करें। Kindle Fire Bookshelf Kindle Fire 2, HD, और HDX के लिए उपलब्ध है। जलाने वाले फायर ऐप स्टोर से बुकशेल्फ मोबाइल ऐप डाउनलोड करें। Mac Bookshelf मैक ओएस एक्स 10.8 या बाद के संस्करण के लिए उपलब्ध है। बुकशेल्फ सॉफ्टवेयर को अपने डेस्कटॉप पर डाउनलोड करें ताकि आप इंटरनेट एक्सेस के साथ या बिना अपनी ईपुस्तक देख सकें। बुकशेल्फ आपको किसी भी समय सक्रिय 2 कंप्यूटर और 2 मोबाइल उपकरणों की अनुमति देता है। किताबों को प्रस्तुत करने के तरीके से मैं विटालसॉर्स के रास्ते पर हैरान था। सब कुछ ठीक प्रकार से टाइप करता है, लेकिन अभी तक आप उसी तरह उसी तरह से फ्लिप कर सकते हैं कि आप अपने वेब ब्राउज़र में एक बहुत लंबे वेब पेज के माध्यम से फ्लिप कर सकते हैं। और सबसे अच्छी बात यह है कि जब भी मेरे साथ मेरा टेबलेट होता है, मेरी किताबें सिर्फ एक कड़ी चोट होती हैं माइकल मिशेल यूएससी बालस डेटा नेटवर्क के वरिष्ठ सांख्यिकीविद् हैं। चार स्टेटा प्रेस पुस्तकों के लेखक, और पूर्व यूसीएलए सांख्यिकीय सलाहकार जिन्होंने यूसीएलए सांख्यिकीय परामर्श संसाधन वेबसाइट की कल्पना और डिजाइन किया। ईपुस्तक के लिए वापसी नीति स्टाटा प्रेस ईपुस्तक नार्थक और गैर-वापसी योग्य हैं स्टेटा तकनीकी समूह से स्टैट का उपयोग करने के लिए समय श्रृंखला का परिचय। सीन बेकेटि द्वारा, स्टेटा का उपयोग करते हुए टाइम-सीरीज़ डेटा के साथ काम करने के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका प्रदान करता है और उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अपील करेगा। कई उदाहरण, संक्षेप स्पष्टीकरण, जो अंतर्ज्ञान पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और समय-सीमा के तरीकों का उपयोग करने वाले लेखक के दशकों के अनुभवों के आधार पर उपयोगी युक्तियां पुस्तक को शैक्षिक उपयोगकर्ताओं के लिए ही नहीं, बल्कि उद्योग और सरकार में चिकित्सकों के लिए भी जानकारी देता है। यह किताब नए स्टेटा उपयोगकर्ताओं और अनुभवी उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त है जो टाइम-सीरीज विश्लेषण के लिए नए हैं। अध्याय 1 स्ताटा के लिए हल्के अभी तक तेज़ गति का परिचय देता है, जो समय-श्रृंखला विश्लेषण के लिए स्टेटा का उपयोग करने के लिए उपयोगकर्ता को जानना आवश्यक सभी सुविधाओं को उजागर करता है। अध्याय 2 प्रतिगमन और परिकल्पना परीक्षण पर एक त्वरित रिफ्रेशर है, और यह मुख्य शोर, ऑटोोकोएरलिलेशन और लीग ऑपरेटर जैसी महत्वपूर्ण अवधारणाओं को परिभाषित करता है। अध्याय 3 समय-सीमा की चर्चा शुरू करता है, चलती-औसत और होल्टैंडश्वन्टर तकनीकों का उपयोग करके डेटा को चिकनी और पूर्वानुमानित करता है। बेकेट्टी भी रुझानों, चक्रीयता, और मौसम की अवधारणाओं का परिचय देता है और दिखाती है कि उन्हें एक श्रृंखला से कैसे निकाला जा सकता है। अध्याय 4 इन तरीकों को भविष्यवाणी के लिए प्रयोग करने पर केंद्रित करता है और यह दर्शाता है कि विभिन्न चल-औसत और होल्टैंडश्वन्टर तकनीकों के अंतर्निहित प्रवृत्तियों और चक्रों के बारे में धारणाएं किस उत्पादित उत्पादन को प्रभावित करती हैं यद्यपि इन तकनीकों को कभी-कभी अन्य श्रृंखला-श्रृंखला पुस्तकों में उपेक्षित किया जाता है, वे आसानी से लागू होते हैं, कई श्रृंखलाओं पर तेज़ी से लागू किया जा सकता है, अक्सर अधिक जटिल तकनीकों के रूप में अच्छी तरह से अनुमान लगाता है, और बेकेटि पर जोर दिया जाने के कारण, आसानी से होने का विशिष्ट लाभ होता है आँकड़ों में पृष्ठभूमि के बिना सहयोगियों और नीति निर्माताओं को समझाया अध्याय 5 से 8 एकल-समीकरण समय-श्रृंखला के मॉडल को शामिल करते हैं। अध्याय 5 स्वत: संबंधित गड़बड़ी की उपस्थिति में प्रतिगमन विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करता है और विवरणों के विभिन्न तरीकों का उपयोग किया जाता है, जब सभी regressors सख्ती से बहिर्जात होते हैं, लेकिन त्रुटियों को autocorrelated कर रहे हैं, जब regressors के सेट में अंतराल पर निर्भर चर और स्वतंत्र त्रुटियां शामिल हैं, और जब regressors के सेट में एक लंबी आश्रित चर और स्वत: अध्याय 6 में एआरआईएए मॉडल और बॉक्सैंडश जेनकिंस पद्धति का वर्णन किया गया है, और अध्याय 7 यू.एस. जीडीपी के एआरआईएमए-आधारित मॉडल को विकसित करने के लिए उन तकनीकों पर आधारित है। विशेष रूप से अध्याय 7 में चिकित्सकों से अपील की जाएगी क्योंकि यह एक वास्तविक दुनिया उदाहरण के माध्यम से कदम से कदम रखता है: यहां मेरी श्रृंखला है, अब मैं इसके लिए एआरआईएएएम मॉडल कैसे लगाऊं? अध्याय 8 एआरएचएचजीएआरएस मॉडलिंग का आत्म-सारांश है पुस्तक के अंतिम भाग में, बेकेटी बहु-समीकरण मॉडल की चर्चा करता है, विशेष रूप से वीएआर और वीईसी अध्याय 9, वीएआर मॉडल पर केंद्रित है और यू.एस. अर्थव्यवस्था संरचनात्मक वीएआर मॉडल के सरल मॉडल का इस्तेमाल करते हुए, मॉडल विनिर्देश, गेंगर्स कार्यवाही, आवेग-प्रतिक्रिया विश्लेषण और पूर्वानुमान सहित सभी महत्वपूर्ण अवधारणाओं को ब्याज दर पर टेलर शासन को लागू करके दिखाया गया है। अध्याय 10 नॉनस्टेशनरी टाइम-सीरीज विश्लेषण प्रस्तुत करता है Nonstationarity और यूनिट-रूट परीक्षणों का वर्णन करने के बाद, बेकेट्टी वाशिंगटन, डीसी और आसपास के राज्यों में निर्माण मजदूरी के आधार पर एक उदाहरण का उपयोग करते हुए एक वीईसी मॉडल को निर्दिष्ट करने के अक्सर-भ्रमित काम के माध्यम से पाठक को कुशलतापूर्वक नेविगेट करता है। अध्याय 11 समाप्त होता है सीन बेकेटिटी, शिक्षाविदों, सरकार और निजी उद्योग में तीन दशकों के अनुभव के साथ एक वित्तीय उद्योग जगत है। वह अपनी प्रारंभिक अवस्था में स्टेटा के एक डेवलपर थे, और वह स्ताटा तकनीकी बुलेटिन के संपादक थे। स्टेट जर्नल के अग्रदूत 1 99 3 और 1 99 6 के बीच। वह अपनी स्थापना के बाद से एक नियमित स्टेटा उपयोगकर्ता रहे हैं, और उन्होंने स्ताटा में पहली बार कई बार श्रृंखला के आदेश लिखे हैं। स्टेटा का इस्तेमाल करते हुए टाइम सीरीज का परिचय सीन बेकेटिटी द्वारा, स्टेटा का उपयोग करते हुए टाइम-सीरीज विश्लेषण और पूर्वानुमान के लिए पहली दर, उदाहरण-आधारित मार्गदर्शिका है। यह प्रैक्टिशनरों के लिए एक संदर्भ और लागू आंकड़ों के पाठ्यक्रमों में छात्रों के लिए एक पूरक पाठ्यपुस्तक के रूप में काम कर सकता है। सामग्री की तालिका देखें सामग्री की तालिका देखें gtgt आंकड़ों की सूची 1 बस पर्याप्त स्टाटा 1.1 आरंभ करना 1.1.1 कार्रवाई पहले, बाद में स्पष्टीकरण 1.1.2 अब कुछ स्पष्टीकरण 1.1.3 इंटरफ़ेस पर नेविगेट करना 1.1.4 स्टेटा 1.1.5 के जेस्टल्ट भागों स्टेटा भाषण 1.2 के बारे में डेटा 1.3 के बारे में जानकारी 1.4 आंकड़े 1.4.1 मूल बातें 1.4.2 अनुमानन 1.5 बाधाएं और समाप्त होता है 1.6 एक तारीख बनाना 1.6.1 अच्छा कैसे दिखाना 1.6.2 ट्रान्सफ़ॉर्मर्स 1.7 टाइपिंग की तारीखें और तारीख चर 1.8 आगे की तलाश 2 बस पर्याप्त आंकड़े 2.1 रैंडम वेरिएबल्स और उनके पलों 2.2 हाइपोथीसिस टेस्ट 2.3 रेखीय प्रतिगमन 2.3.1 साधारण कम से कम वर्ग 2.3.2 वाद्य चर 2.3.3 एफजीएलएस 2.4 मल्टीपल समीकरण मॉडल 2.5 टाइम सीरीज 2.5.1 व्हाइट शोर, ऑटोकोएरलेशन और कमरियरीटी 2.5। 2 एआरएमए मॉडल 3 समय-श्रृंखला डेटा छानने 3.1 3.1 एक समय श्रृंखला का विश्लेषण करने की तैयारी 3.1.1 सभी प्रकार के डेटा के लिए प्रश्न कैसे चर परिभाषित किए जाते हैं डेटा और ब्याज की घटना के बीच संबंध क्या होता है कौन डेटा संकलित करता है प्रक्रियाओं से डेटा 3.1.2 विशेष रूप से समय-सीरीज़ डेटा के लिए प्रश्न माप की आवृत्ति क्या होती है क्या डेटा मौसम समायोजित होता है क्या डेटा संशोधित किया गया है 3.2 एक समय श्रृंखला के चार घटक रुझान चक्र मौसमी 3.3 कुछ सरल फिल्टर 3.3.1 एक प्रवृत्ति को चौरसाई 3.3.2 एक चक्र को चौरसाई 3.3.3 एक मौसमी पैटर्न को चौरसाई 3.3.4 वास्तविक डेटा को चौरसाई 3.4 अतिरिक्त फिल्टर 3.4.1 एमए: वेटेड मूविंग एवरेज 3.4.2 ईडब्ल्यूएमए एक्सपोनेंशन: ईडब्ल्यूएमए डेक्सांनीयः डबल-एक्सपोजेंलिली मूविंग एवरेज 3.4.3 हॉल्टेंडशॉट्स स्माइचर एचवेंटर्स : होल्टैंडशॉट्स स्मंटर्स बिना मौसमी घटक श्वेन्टर: होल्टैंडशॉट्स स्मंटर्स जिसमें मौसमी घटक शामिल हैं 3.5 अंक याद करने के लिए 4 पूर्वानुमान पर पहला पास 4.1 पूर्वानुमान मूल सिद्धांत 4.1.1 पूर्वानुमान के प्रकार 4.1.2 पूर्वानुमान की गुणवत्ता 4.1.3 पूर्वानुमान के तत्व 4.1.3 पूर्वानुमान के तत्व 4.2 फिल्टर जो पूर्वानुमानित हैं 4.2.1 ईडब्ल्यूएमए पर आधारित पूर्वानुमान 4.2.2 मौसमी घटक के साथ ट्रेंडिंग सीरीज़ का पूर्वानुमान 4.3 याद करने के लिए अंक 4.4 आगे 5 आत्मसंकट संबंधी गड़बड़ी 5.1.1 उदाहरण: बंधक दर 5.2 स्वयंग्रस्त गड़बड़ी के साथ प्रतिगमन मॉडल 5.2.1 फर्स्ट-ऑर्डर ऑटोकोर्रैलेशन 5.2.2 उदाहरण: बंधक दरें (प्रति।) 5.3 ऑटोोकोर्रैलेशन के लिए परीक्षण 5.3.1 अन्य परीक्षण 5.4 प्रथम क्रम के साथ अनुमान autocorrelated data 5.4.1 मॉडल 1: कड़ाई से बहिर्जात regressors और autocorrelated गड़बड़ी ओएलएस रणनीति परिवर्तन रणनीति एफजीएलएस रणनीति मॉडल के अनुमान की तुलना 5.4.2 मॉडल 2: एक लंबे समय तक निर्भर चर और iid त्रुटियाँ 5.4.3 मॉडल 3: एआर (1) त्रुटियों के साथ एक अंतराल पर निर्भर चर परिवर्तन रूपांतरण रणनीति IV रणनीति 5.5 बंधक दर के समीकरण का आकलन 5.6 अंक याद करने के लिए अंक 6 यूनिवर्सेट समय-श्रृंखला मॉडल 6.1 सामान्य रेखीय प्रक्रिया 6.2 अवतल बहुपंजी: नोटेशन या प्रतिष्ठा 6.3 ARMA मॉडल 6.4 प्राथमिकता और अनुपयोगी 6.5 एआरएमए मॉडल क्या कर सकते हैं 6.7 याद करने के लिए अंक 6.7 आगे की ओर देख रहे 7 वास्तविक समय समय श्रृंखला तैयार करना 7.1 एक समय श्रृंखला तैयार करने के लिए तैयार हो जाना 7.2 बॉक्सैंडैश जेनकिन्स दृष्टिकोण 7.3 एक एआरएमए मॉडल निर्दिष्ट करना 7.3.1 चरण 1: एआरएमए (एआरएमए एआरआईए बन जाता है) 7.3.2 चरण 2: अपने प्रॉस्क्स और क्यूसक्कोस 7.4 अनुमान करें 7.5 समस्या की खोज: मॉडल निदान जाँच 7.5.1 ओवरफिटिंग 7.5.2 शेष के परीक्षण 7.6 एआरआईएए मॉडल के साथ पूर्वानुमान 7.7 पूर्वानुमान की तुलना करना 7.8 अंक याद करने के लिए 7.9 हमने अभी तक क्या सीखा है 7.10 आगे देख रहे हैं 8 समय-भिन्न वाष्पशीलता 8.1 समय-भिन्नता की अस्थिरता के उदाहरण 8.2 ARCH: समय-भिन्न प्रकार के मॉडल क्षमता 8.3 एआरएचई मॉडल के विस्तार 8.3.1 शोध: मॉडल के आदेश को सीमित करना 8.3.2 अन्य एक्सटेंशन ldquonewsrdquo के लिए असममित प्रतिक्रियाएं अस्थिरता में भिन्नता को देखने योग्य श्रृंखला के अभाव को प्रभावित करती है असामान्य त्रुटियों बाधाएं और समाप्त होता है 8.4 अंक याद करने के लिए 9 एकाधिक मॉडल समय श्रृंखला 9.1 वेक्टर आटोरियेंस 9.1.1 तीन प्रकार के वैर 9.2 यूएस मैक्रोइकोनीम के एक वर्क 9.2.1 स्टेटा का उपयोग एक कम-फार्म VAR 9.2.2 का निर्धारण करने के लिए एक वीएआर की स्थिरता के लिए परीक्षण करना VAR पूर्वानुमान का मूल्यांकन करना 9.3 पहले 9.3.1 पर Whorsquos क्रॉस सहसंबंध 9.3.2 एक VAR ग्रेंजर कारक में अस्थायी संबंधों को संक्षेप करना आईआरएफ और एफईवीडी की गणना करने के लिए स्टेटा का उपयोग करने के लिए एफईवीडीएस का आदेश कैसे लगाया जाए 9.4.1 शॉर्ट-रन एसवीएआर 9.4.2 के उदाहरण 9.4.2 लंबे समय से चलने वाले एसवीएआर 9.5 के उदाहरण 9.5 9 आगे की नॉनस्टेशनरी टाइम सीरीज के 10 मॉडल 10.1 ट्रेंड्स और यूनिट जड़ें 10.2 इकाई जड़ों के लिए परीक्षण 10.3 सिग्नेशन: एक दीर्घकालिक रिश्ते की तलाश 10.4 रिश्ते और वीईसीएम का समन्वय 10.4.1 निर्धारित वीईसीएम में नस्लीय घटक 10.5 अंतर्ज्ञान से वीईसीएम तक: एक उदाहरण चरण 1: यूनिट रूट की पुष्टि करें चरण 2: गलतियों की संख्या की पहचान करें चरण 3: संयोगी रिश्तों की संख्या की पहचान करें चरण 4: एक वीईसीएम फ़िट करें चरण 5: स्थिरता के लिए टेस्ट और शोर-शोर अवशेष चरण 6: तर्कसंगतता के लिए मॉडल के निहितार्थों की समीक्षा करें 10.6 याद करने के लिए अंक 10.7 आगे देख रहे हैं 11 समापन टिप्पणियां 11.1 इसे समझने की सभी 11.2 हमें क्या याद आ रहा है 11.2.1 उन्नत समय-श्रृंखला विषयों 11.2.2 अतिरिक्त स्टैट टाइम-सीरीज़ सुविधाओं के डेटा प्रबंधन उपकरण और उपयोगिताओं Univariate मॉडल multivariate मॉडल