Donc, tester la stationnarité est très important car tous les résultats de la régression pourraient être fabriqués. … Formellement, la série est dite stationnaire si elle satisfait trois conditions, sinon ce sera une série non stationnaire.
Pourquoi testons-nous la stationnarité dans les séries temporelles ?
Elles ne peuvent être utilisées que pour indiquer dans quelle mesure une hypothèse nulle peut être rejetée ou échouer. Le résultat doit être interprété pour qu'un problème donné soit significatif. Cependant, ils fournissent une vérification rapide et une preuve confirmative que la série chronologique est stationnaire ou non stationnaire.
Qu'est-ce que le test de stationnarité ?
Il existe deux approches différentes: les tests de stationnarité comme le test KPSS qui considère comme hypothèse nulle H0 que la série est stationnaire, et les tests de racine unitaire, comme le Dickey- Test de Fuller et sa version augmentée, le test de Dickey-Fuller augmenté (ADF), ou le test de Phillips-Perron (PP), pour lequel le nul …
Avez-vous besoin de tester la stationnarité des données de séries chronologiques ?
Généralement, oui. Si vous avez une tendance et une saisonnalité claires dans votre série chronologique, modélisez ces composants, supprimez-les des observations, puis entraînez les modèles sur les résidus. Si nous ajustons un modèle stationnaire aux données, nous supposons que nos données sont la réalisation d'un processus stationnaire.
Pourquoi testons-nous une racine unitaire ?
Les tests de racine unitaire sont des testspour la stationnarité dans une série temporelle. Une série chronologique est stationnaire si un décalage dans le temps n'entraîne pas de modification de la forme de la distribution; Les racines unitaires sont une cause de non-stationnarité. Ces tests sont connus pour avoir une faible puissance statistique.
