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A course in Time Series Analysis.pdf
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时间序列是一段时间内的一系列观察结果xt。通常情况下,观测可以在整个时间间隔内进行,在一个时间间隔或固定的时间点随机采样。不同类型的时间采样需要不同的数据分析方法。
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Contents
1 Introduction 12
1.1 Time Series data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2 R code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.3 Filtering time series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.4 Terminology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2 Trends in a time series 18
2.1 Parametric trend . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.1.1 Least squares estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.2 Differencing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.3 Nonparametric methods (advanced) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.3.1 Rolling windows . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.3.2 Sieve estimators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.4 What is trend and what is noise? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.5 Periodic functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.5.1 The sine and cosine transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.5.2 The Fourier transform (the sine and cosine transform in disguise) . . 33
2.5.3 The discrete Fourier transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.5.4 The discrete Fourier transform and periodic signals . . . . . . . . . . 38
2.5.5 Smooth trends and its corresponding DFT . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.5.6 Period detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.5.7 Period detection and correlated noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
2.5.8 History of the periodogram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
1
2.6 Data Analysis: EEG data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
2.6.1 Connecting Hertz and Frequencies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
2.6.2 Data Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
2.7 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3 Stationary Time Series 62
3.1 Preliminaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.1.1 Formal definition of a time series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.2 The sample mean and its standard error . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.2.1 The variance of the estimated regressors in a linear regression model
with correlated errors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.3 Stationary processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
3.3.1 Types of stationarity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.3.2 Towards statistical inference for time series . . . . . . . . . . . . . . . 79
3.4 What makes a covariance a covariance? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
3.5 Spatial covariances (advanced) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.6 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4 Linear time series 87
4.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.2 Linear time series and moving average models . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
4.2.1 Infinite sums of random variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
4.3 The AR(p) model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.3.1 Difference equations and back-shift operators . . . . . . . . . . . . . . 92
4.3.2 Solution of two particular AR(1) models . . . . . . . . . . . . . . . . 94
4.3.3 The solution of a general AR(p) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4.3.4 Obtaining an explicit solution of an AR(2) model . . . . . . . . . . . 98
4.3.5 History of the periodogram (Part II) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
4.3.6 Examples of “Pseudo” periodic AR(2) models . . . . . . . . . . . . . 104
4.3.7 Derivation of “Pseudo” periodicity functions in an AR(2) . . . . . . . 108
4.3.8 Seasonal Autoregressive models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
2
4.3.9 Solution of the general AR(∞) model (advanced) . . . . . . . . . . . 110
4.4 Simulating from an Autoregressive process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
4.5 The ARMA model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
4.6 ARFIMA models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
4.7 Unit roots, integrated and non-invertible processes . . . . . . . . . . . . . . . 125
4.7.1 Unit roots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
4.7.2 Non-invertible processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
4.8 Simulating from models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
4.9 Some diagnostics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
4.9.1 ACF and PACF plots for checking for MA and AR behaviour . . . . 127
4.9.2 Checking for unit roots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
4.10 Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
5 A review of some results from multivariate analysis 134
5.1 Preliminaries: Euclidean space and projections . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
5.1.1 Scalar/Inner products and norms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
5.1.2 Projections . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
5.1.3 Orthogonal vectors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
5.1.4 Projecting in multiple stages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
5.1.5 Spaces of random variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
5.2 Linear prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
5.3 Partial correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
5.4 Properties of the precision matrix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
5.4.1 Summary of results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
5.4.2 Proof of results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
5.5 Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
6 The autocovariance and partial covariance of a stationary time series 158
6.1 The autocovariance function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
6.1.1 The rate of decay of the autocovariance of an ARMA process . . . . . 159
3
6.1.2 The autocovariance of an autoregressive process and the Yule-Walker
equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
6.1.3 The autocovariance of a moving average process . . . . . . . . . . . . 167
6.1.4 The autocovariance of an ARMA process (advanced) . . . . . . . . . 167
6.1.5 Estimating the ACF from data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
6.2 Partial correlation in time series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
6.2.1 A general definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
6.2.2 Partial correlation of a stationary time series . . . . . . . . . . . . . . 171
6.2.3 Best fitting AR(p) model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
6.2.4 Best fitting AR(p) parameters and partial correlation . . . . . . . . . 174
6.2.5 The partial autocorrelation plot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
6.2.6 Using the ACF and PACF for model identification . . . . . . . . . . . 177
6.3 The variance and precision matrix of a stationary time series . . . . . . . . . 179
6.3.1 Variance matrix for AR(p) and MA(p) models . . . . . . . . . . . . . 180
6.4 The ACF of non-causal time series (advanced) . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
6.4.1 The Yule-Walker equations of a non-causal process . . . . . . . . . . 185
6.4.2 Filtering non-causal AR models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
7 Prediction 188
7.1 Using prediction in estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
7.2 Forecasting for autoregressive processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
7.3 Forecasting for AR(p) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
7.4 Forecasting for general time series using infinite past . . . . . . . . . . . . . 195
7.4.1 Example: Forecasting yearly temperatures . . . . . . . . . . . . . . . 198
7.5 One-step ahead predictors based on the finite past . . . . . . . . . . . . . . . 204
7.5.1 Levinson-Durbin algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204
7.5.2 A proof of the Durbin-Levinson algorithm based on projections . . . 206
7.5.3 Applying the Durbin-Levinson to obtain the Cholesky decomposition 208
7.6 Comparing finite and infinite predictors (advanced) . . . . . . . . . . . . . . 209
7.7 r-step ahead predictors based on the finite past . . . . . . . . . . . . . . . . 210
4
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