统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT3040

相信许多留学生对数学代考都不陌生,国外许多大学都引进了网课的学习模式。网课学业有利有弊,学生不需要到固定的教室学习,只需要登录相应的网站研讨线上课程即可。但也正是其便利性,线上课程的数量往往比正常课程多得多。留学生课业深重,时刻名贵,既要学习知识,又要结束多种类型的课堂作业,physics作业代写,物理代写,论文写作等;网课考试很大程度增加了他们的负担。所以,您要是有这方面的困扰,不要犹疑,订购myassignments-help代考渠道的数学代考服务,价格合理,给你前所未有的学习体会。

我们的数学代考服务适用于那些对课程结束没有掌握,或许没有满足的时刻结束网课的同学。高度匹配专业科目,按需结束您的网课考试、数学代写需求。担保买卖支持,100%退款保证,免费赠送Turnitin检测报告。myassignments-help的Math作业代写服务,是你留学路上忠实可靠的小帮手!


统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|FRACTIONAL DIFFERENCING AND LONG MEMORY

5.23 Our analysis has so far only considered cases where the order of differencing, $d$, is either zero, one, or possibly two. Concentrating on the first two cases, if $x_t \sim I(1)$ then its ACF declines linearly, whereas if $x_t \sim I(0)$ its ACF exhibits an exponential decline, so that observations far apart may be assumed to be independent, or at least nearly so. Many empirically observed time series, however, although appearing to satisfy the assumption of stationarity (perhaps after differencing), nevertheless seem to exhibit some dependence between distant observations that, although small, is by no means negligible. This may be termed long range persistence or dependence, although the term long memory is now popular. ${ }^6$

Such series have particularly been found in hydrology. where the longrange persistence of river flows is known as the Hurst effect (see, e.g., Mandelbrot and Wallis, 1969; Hosking, 1984), but many financial time series also exhibit similar characteristics of extremely long persistence. This may be characterized as a tendency for large values to be followed by further large values of the same sign, in such a way that the observations appear to go through a succession of “cycles,” including long cycles whose length is comparable to the total sample size.
5.24 The class of ARIMA processes may be extended to model this type of long-range persistence by relaxing the restriction to just integer values of $d$, so allowing fractional differencing within the class of AR-fractionally integrated-MA (ARFIMA) processes. This notion of fractional differencing/integration seems to have been proposed independently by Granger and Joyeux (1980) and Hosking (1981) and is made operational by considering the binomial series expansion of $\mathrm{V}^{l l}$ for any real $d \geqslant-1$ :
$$
\begin{aligned}
\nabla^d &=(1-B)^d=\sum_{k=0}^{\infty} \frac{d !}{(d-k) ! k !}(-B)^k \
&=1-d B+\frac{d(d-1)}{2 !} B^2-\frac{d(d-1)(d-2)}{3 !}+\cdots
\end{aligned}
$$

With this expansion we may define the ARFIMA $(0, d, 0)$ process as
$$
\nabla^d x_t=\left(1-\pi_1 B-\pi_2 B^2-\cdots\right) x_t=a_t
$$
where, using the gamma function $\Gamma(n)=(n-1)$ !, the $\pi$-weights are given by
$$
\pi_j=\frac{\Gamma(j-d)}{\Gamma(-d) \Gamma(j+1)}
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|TESTING FOR FRACTIONAL DIFFERENCING

5.28 The “classic” approach to detecting the presence of long memory in a time series is to use the range over standard deviation or rescaled range $(R / S)$ statistic. This was originally developed by Hurst (1951) when studying river discharges and a revised form was later proposed in an economic context by Mandelbrot (1972). It is defined as the range of partial sums of deviations of a time series from its mean, rescaled by its standard deviation, i.e.,
$$
R_0=\hat{\sigma}0^{-1}\left[\max {1 \leq i \leq T} \sum_{t=1}^i\left(x_t-\bar{x}\right)-\min {1 \leq i \leq T} \sum{t=1}^i\left(x_t-\bar{x}\right)\right] \quad \hat{\sigma}0^2=T^{-1} \sum{t=1}^T\left(x_t-\bar{x}\right)^2
$$
The first term in brackets is the maximum of the partial sums of the first $i$ deviations of $x_t$ from the sample mean. Since the sum of all $T$ deviations of the $x_t \mathrm{~s}$ from their mean is zero, this maximum is always nonnegative. The second term is the minimum of the same sequence of partial sums, and hence is always nonpositive. The difference between the two quantities, called the “range” for obvious reasons, is therefore always nonnegative, so that $R_0 \geq 0$.
$5.29$ Although it has long been established that the $R / S$ statistic is certainly able to detect long-range dependence, it is nevertheless sensitive to short-run influences. Consequently, any incompatibility between the data and the predicted behavior of the $R / S$ statistic under the null of no long run dependence need not come from long memory, but may merely be a symptom of shortrun autosorrelation.

The $R / S$ statistic was, thus, modified by Lo (1991), who incorporated short-run dependence into the estimator of the standard deviation, replacing (5.23) with
$$
R_q=\hat{\sigma}q^{-1}\left[\max {1 \leq i \leq T} \sum_{t=1}^i\left(x_t-\bar{x}\right)-\min {1 \leq i \leq T} \sum{t=1}^i\left(x_t-\bar{x}\right)\right]
$$
where
$$
\hat{\sigma}q^2=\hat{\sigma}_0^2\left(1+\frac{2}{T} \sum{j=1}^{q q} w_{q j} r_j\right) w_{q j}=1-\frac{j}{q+1}, q<T
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT3040

时间序列分析代考

统计代写|时间序列分析代写时间序列分析代考|分数阶差分和长记忆


到目前为止,我们的分析只考虑了微分的阶数$d$为0、1或可能为2的情况。集中在前两种情况下,如果$x_t \sim I(1)$则其ACF呈线性下降,而如果$x_t \sim I(0)$则其ACF呈指数下降,因此可以假设相距很远的观测结果是独立的,或至少接近于独立的。然而,许多经验观察到的时间序列,尽管似乎满足了平稳的假设(也许是在差分之后),然而似乎在遥远的观测之间显示出一些相关性,尽管小,但绝不是可以忽略的。这可能被称为长期持续或依赖,尽管长期记忆这个术语现在很流行。${ }^6$


这种级数在水文学中特别常见。在那里,河流流动的长期持续被称为赫斯特效应(参见,例如,Mandelbrot和Wallis, 1969;Hosking, 1984),但许多金融时间序列也表现出类似的极长持久性特征。这可以被描述为一种趋势,即大的值后面跟着更多的相同符号的大值,以这种方式,观察似乎经历了一系列的“循环”。
5.24 ARIMA过程类可以通过将限制放宽为$d$的整数值来模拟这种类型的长期持久性,从而允许ar -分数积分- ma (ARFIMA)过程类中的分数差分。分数阶差分/积分的概念似乎是由Granger和Joyeux(1980)和Hosking(1981)独立提出的,并通过考虑对任何实数$d \geqslant-1$:
$$
\begin{aligned}
\nabla^d &=(1-B)^d=\sum_{k=0}^{\infty} \frac{d !}{(d-k) ! k !}(-B)^k \
&=1-d B+\frac{d(d-1)}{2 !} B^2-\frac{d(d-1)(d-2)}{3 !}+\cdots
\end{aligned}
$$ 对$\mathrm{V}^{l l}$的二项级数展开来实现


通过这种扩展,我们可以将ARFIMA $(0, d, 0)$过程定义为
$$
\nabla^d x_t=\left(1-\pi_1 B-\pi_2 B^2-\cdots\right) x_t=a_t
$$
,其中,使用伽马函数$\Gamma(n)=(n-1)$ !, $\pi$ -权重由
$$
\pi_j=\frac{\Gamma(j-d)}{\Gamma(-d) \Gamma(j+1)}
$$ 给出

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|TESTING FOR小数差分


检测时间序列中长记忆存在的“经典”方法是使用标准差以上的范围或缩放范围$(R / S)$ statistic。这最初是由Hurst(1951)在研究河流排放时提出的,后来Mandelbrot(1972)在经济背景下提出了一种修正形式。它被定义为时间序列偏离其均值的部分和的范围,按其标准差缩放,即
$$
R_0=\hat{\sigma}0^{-1}\left[\max {1 \leq i \leq T} \sum_{t=1}^i\left(x_t-\bar{x}\right)-\min {1 \leq i \leq T} \sum{t=1}^i\left(x_t-\bar{x}\right)\right] \quad \hat{\sigma}0^2=T^{-1} \sum{t=1}^T\left(x_t-\bar{x}\right)^2
$$
括号中的第一项是$x_t$的前$i$个偏离样本均值的部分和的最大值。因为$x_t \mathrm{~s}$的所有$T$偏差和它们的平均值是零,这个最大值总是非负的。第二项是同一部分和序列的最小值,因此总是非正的。两个量之间的差异(由于明显的原因被称为“范围”)总是非负的,因此$R_0 \geq 0$ .
$5.29$尽管$R / S$统计数据肯定能够检测长期相关性已经建立了很长时间,但它对短期影响仍然很敏感。因此,在没有长期依赖的null条件下,数据与$R / S$统计量的预测行为之间的任何不兼容并不一定来自于长时间的记忆,而可能只是短时间自相关的症状


因此,Lo(1991)修改了$R / S$统计数据,他将短期相关性纳入了标准差的估计量中,用
$$
R_q=\hat{\sigma}q^{-1}\left[\max {1 \leq i \leq T} \sum_{t=1}^i\left(x_t-\bar{x}\right)-\min {1 \leq i \leq T} \sum{t=1}^i\left(x_t-\bar{x}\right)\right]
$$
替换(5.23),其中
$$
\hat{\sigma}q^2=\hat{\sigma}0^2\left(1+\frac{2}{T} \sum{j=1}^{q q} w{q j} r_j\right) w_{q j}=1-\frac{j}{q+1}, q<T
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考

myassignments-help数学代考价格说明

1、客户需提供物理代考的网址,相关账户,以及课程名称,Textbook等相关资料~客服会根据作业数量和持续时间给您定价~使收费透明,让您清楚的知道您的钱花在什么地方。

2、数学代写一般每篇报价约为600—1000rmb,费用根据持续时间、周作业量、成绩要求有所浮动(持续时间越长约便宜、周作业量越多约贵、成绩要求越高越贵),报价后价格觉得合适,可以先付一周的款,我们帮你试做,满意后再继续,遇到Fail全额退款。

3、myassignments-help公司所有MATH作业代写服务支持付半款,全款,周付款,周付款一方面方便大家查阅自己的分数,一方面也方便大家资金周转,注意:每周固定周一时先预付下周的定金,不付定金不予继续做。物理代写一次性付清打9.5折。

Math作业代写、数学代写常见问题

留学生代写覆盖学科?

代写学科覆盖Math数学,经济代写,金融,计算机,生物信息,统计Statistics,Financial Engineering,Mathematical Finance,Quantitative Finance,Management Information Systems,Business Analytics,Data Science等。代写编程语言包括Python代写、Physics作业代写、物理代写、R语言代写、R代写、Matlab代写、C++代做、Java代做等。

数学作业代写会暴露客户的私密信息吗?

我们myassignments-help为了客户的信息泄露,采用的软件都是专业的防追踪的软件,保证安全隐私,绝对保密。您在我们平台订购的任何网课服务以及相关收费标准,都是公开透明,不存在任何针对性收费及差异化服务,我们随时欢迎选购的留学生朋友监督我们的服务,提出Math作业代写、数学代写修改建议。我们保障每一位客户的隐私安全。

留学生代写提供什么服务?

我们提供英语国家如美国、加拿大、英国、澳洲、新西兰、新加坡等华人留学生论文作业代写、物理代写、essay润色精修、课业辅导及网课代修代写、Quiz,Exam协助、期刊论文发表等学术服务,myassignments-help拥有的专业Math作业代写写手皆是精英学识修为精湛;实战经验丰富的学哥学姐!为你解决一切学术烦恼!

物理代考靠谱吗?

靠谱的数学代考听起来简单,但实际上不好甄别。我们能做到的靠谱,是把客户的网课当成自己的网课;把客户的作业当成自己的作业;并将这样的理念传达到全职写手和freelancer的日常培养中,坚决辞退糊弄、不守时、抄袭的写手!这就是我们要做的靠谱!

数学代考下单流程

提早与客服交流,处理你心中的顾虑。操作下单,上传你的数学代考/论文代写要求。专家结束论文,准时交给,在此过程中可与专家随时交流。后续互动批改

付款操作:我们数学代考服务正常多种支付方法,包含paypal,visa,mastercard,支付宝,union pay。下单后与专家直接互动。

售后服务:论文结束后保证完美经过turnitin查看,在线客服全天候在线为您服务。如果你觉得有需求批改的当地能够免费批改,直至您对论文满意为止。如果上交给教师后有需求批改的当地,只需求告诉您的批改要求或教师的comments,专家会据此批改。

保密服务:不需求提供真实的数学代考名字和电话号码,请提供其他牢靠的联系方法。我们有自己的工作准则,不会泄露您的个人信息。

myassignments-help擅长领域包含但不是全部:

myassignments-help服务请添加我们官网的客服或者微信/QQ,我们的服务覆盖:Assignment代写、Business商科代写、CS代考、Economics经济学代写、Essay代写、Finance金融代写、Math数学代写、report代写、R语言代考、Statistics统计学代写、物理代考、作业代写、加拿大代考、加拿大统计代写、北美代写、北美作业代写、北美统计代考、商科Essay代写、商科代考、数学代考、数学代写、数学作业代写、physics作业代写、物理代写、数据分析代写、新西兰代写、澳洲Essay代写、澳洲代写、澳洲作业代写、澳洲统计代写、澳洲金融代写、留学生课业指导、经济代写、统计代写、统计作业代写、美国Essay代写、美国代考、美国数学代写、美国统计代写、英国Essay代写、英国代考、英国作业代写、英国数学代写、英国统计代写、英国金融代写、论文代写、金融代考、金融作业代写。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

Scroll to Top