Grangerizing verstehen: Ein Leitfaden zur Vorbereitung von Zeitreihendaten

Grangerisieren ist ein Prozess der Umwandlung von Zeitreihendaten in einen stationären Prozess, was bedeutet, dass die statistischen Eigenschaften der Daten über die Zeit konstant bleiben. Dies geschieht durch Entfernen der Trend- und Saisonalitätskomponenten aus den Daten, so dass nur die Restvariationen übrig bleiben, die nicht vorhersehbar sind Serien können verwendet werden, um eine andere Zeitreihe vorherzusagen. Der Granger-Kausalitätstest basiert auf der Idee, dass zwischen beiden eine Beziehung bestehen muss, wenn eine Zeitreihe zur Vorhersage einer anderen Zeitreihe verwendet werden kann. Durch die Grangerisierung der Daten beseitigen wir im Wesentlichen alle Beziehungen, die zwischen den Zeitreihen bestehen könnten, und erschweren deren Vorhersage.

Es gibt mehrere Methoden zur Grangerisierung von Zeitreihendaten, darunter:

1. Trendbeseitigung: Dabei wird der Gesamttrend aus den Daten entfernt, indem eine lineare oder logarithmische Trendlinie angepasst und dann von den Originaldaten subtrahiert wird.
2. Saisonale Zerlegung: Dabei werden die Daten in ihre Bestandteile, wie beispielsweise die saisonalen Muster, zerlegt und aus den Daten entfernt.
3. Differenzierung: Hierbei wird die Differenz zwischen aufeinanderfolgenden Beobachtungen in der Zeitreihe ermittelt, was dazu beitragen kann, eventuell in den Daten vorhandene Trends oder Saisonalitäten zu beseitigen.
4. Modellierung des autoregressiven integrierten gleitenden Durchschnitts (ARIMA): Dabei wird ein statistisches Modell an die Daten angepasst, das Komponenten für Trend, Saisonalität und zufällige Variation enthält. Das Modell kann dann verwendet werden, um diese Komponenten aus den Daten zu entfernen, sodass nur die verbleibenden Variationen übrig bleiben.

Insgesamt ist Grangerizing eine nützliche Technik zur Vorbereitung von Zeitreihendaten für die Analyse, da es dabei helfen kann, störende Variablen oder Beziehungen zu entfernen, die sich auf die Daten auswirken könnten Ergebnisse der Analyse.