Comprensión de la grangerización: una guía para preparar datos de series temporales

Grangerización es un proceso de transformación de datos de una serie de tiempo en un proceso estacionario, lo que significa que las propiedades estadísticas de los datos permanecen constantes a lo largo del tiempo. Esto se hace eliminando los componentes de tendencia y estacionalidad de los datos, dejando sólo las variaciones residuales que no son predecibles. El término "grangerización" proviene del nombre de la prueba de causalidad de Granger, que es una prueba estadística utilizada para determinar si una vez La serie se puede utilizar para predecir otra serie de tiempo. La prueba de causalidad de Granger se basa en la idea de que si una serie temporal puede usarse para predecir otra serie temporal, entonces debe haber algún tipo de relación entre las dos. Al grangerizar los datos, esencialmente eliminamos cualquier relación que pueda existir entre las series de tiempo y hacer que sea más difícil de predecir.... Hay varios métodos para grangerizar los datos de series de tiempo, que incluyen:...1. Eliminación de tendencia: esto implica eliminar la tendencia general de los datos ajustando una línea de tendencia lineal o logarítmica y luego restándola de los datos originales.
2. Descomposición estacional: esto implica descomponer los datos en sus componentes, como los patrones estacionales, y eliminarlos de los datos.
3. Diferenciación: esto implica tomar la diferencia entre observaciones consecutivas en la serie de tiempo, lo que puede ayudar a eliminar cualquier tendencia o estacionalidad que pueda estar presente en los datos.
4. Modelado de media móvil integrada autorregresiva (ARIMA): implica ajustar un modelo estadístico a los datos que incluye componentes de tendencia, estacionalidad y variación aleatoria. Luego, el modelo se puede utilizar para eliminar estos componentes de los datos, dejando solo las variaciones residuales. En general, la grangerización es una técnica útil para preparar datos de series temporales para el análisis, ya que puede ayudar a eliminar cualquier variable o relación de confusión que pueda afectar la resultados del análisis.