Вы пытаетесь проверить белый шум или стационарность? Это две разные концепции: (1) Из-за отсутствия последовательной корреляции в наборе данных используйте тест белого шума (2) Для стабильного условного среднего с течением времени используйте стационарный тест.
В выходном столе (АПД) Тест дополненной Дики-Фуллера, мы рассматриваем стационарности предположения при различных сценариях: - Нет Constant: Временной ряд не имеет нулевое среднее - Const-Only: серия данных имеет отличное от нуля. - Const + Trend: Временной ряд имеет детерминированный тренд - Const + Trend + Trend^2: временные ряды имеют квадратичную трендовую кривую с течением времени.
ADF проверяет только на наличие единичного корня (aka random walk), который преобразуется в устойчивое условное среднее для временных рядов.
Если ваши данные показывают TRUE для сценария «Только для констант» (2), вы можете предположить, что ваши данные неподвижны, но имеют ненулевое среднее значение. В этом случае остановитесь здесь и игнорируйте детерминированные линейные и квадратичные трендовые сценарии.
Чтобы установить, является ли временной ряд чистым белым шумом, нам необходимо провести тест на перенос, такой как ljung-box в тесте белого шума. Это проверит отсутствие значительной автокорреляции для любого количества лагов.
Большое спасибо за ваш быстрый ответ. Поэтому я не могу предположить поведение временного ряда из теста ADF? ADF проверяет только наличие единичного корня (aka random walk), который преобразуется в устойчивое условное среднее для временных рядов. Как я увижу случайное блуждание? Мне жаль вопросов, но я новичок, и я пытаюсь понять –
Случайная прогулка означает наличие единичного корня. Итак, если вы ищете доказательство случайного блуждания, то стационарный тест - это то, что вы хотите. – mohamad