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De hecho, todos los procesos de caminata aleatorios no son estacionarios. Tenga en cuenta que no todas las series de tiempo no estacionarias son caminatas aleatorias. Además, una serie temporal no estacionaria no tiene una media y/o varianza consistentes con el tiempo.
- Es una tendencia de caminata aleatoria estacionario?
- Es una caminata aleatoria sin estacionario de deriva?
- ¿Es la covarianza de caminata aleatoria estacionario??
- ¿Es Gaussian Random Walk Statary?
Es una tendencia de caminata aleatoria estacionario?
Resumen de las propiedades de la caminata aleatoria simple
Var (yt) tiene una tendencia. Entonces YT no es estacionario.
Es una caminata aleatoria sin estacionario de deriva?
Ejemplos de procesos no estacionarios son caminar aleatorios con o sin una deriva (un cambio lento constante) y tendencias deterministas (tendencias que son constantes, positivas o negativas, independientemente del tiempo durante toda la vida de la serie).
¿Es la covarianza de caminata aleatoria estacionario??
Una caminata aleatoria no es covarianza estacionario. La propiedad estacionaria de covarianza sugiere que los términos medios y de varianza de una serie temporal permanecen constantes con el tiempo. Sin embargo, la varianza de un proceso de caminata aleatoria no tiene un límite superior. A medida que aumenta, la varianza crece sin límite superior.
¿Es Gaussian Random Walk Statary?
Estos son CDF diferentes (aunque la estructura es la misma, el término de varianza es diferente) y, por lo tanto, la caminata aleatoria gaussiana no es estrictamente estacionaria (intuitivamente, la distribución cambia con el tiempo porque la varianza aumenta).
