Comprendere la Grangerizzazione: una guida alla preparazione dei dati delle serie temporali

La grangerizzazione è un processo di trasformazione dei dati di una serie temporale in un processo stazionario, il che significa che le proprietà statistiche dei dati rimangono costanti nel tempo. Questo viene fatto rimuovendo dai dati le componenti di tendenza e stagionalità, lasciando solo le variazioni residue che non sono prevedibili.

Il termine "grangerizzazione" deriva dal nome del test di causalità di Granger, che è un test statistico utilizzato per determinare se una volta le serie possono essere utilizzate per prevedere un'altra serie temporale. Il test di causalità di Granger si basa sull’idea che se una serie temporale può essere utilizzata per prevederne un’altra, allora deve esserci qualche tipo di relazione tra le due. Grangerizzando i dati, stiamo essenzialmente rimuovendo qualsiasi relazione che potrebbe esistere tra le serie temporali e rendendo più difficile la previsione.

Esistono diversi metodi per grangerizzare i dati delle serie temporali, tra cui:

1. Detendenza: comporta la rimozione della tendenza generale dai dati inserendo una linea di tendenza lineare o logaritmica e quindi sottraendola dai dati originali.
2. Scomposizione stagionale: comporta la scomposizione dei dati nelle sue parti componenti, come i modelli stagionali, e la loro rimozione dai dati.
3. Differenziazione: implica prendere la differenza tra osservazioni consecutive nella serie temporale, il che può aiutare a rimuovere eventuali tendenze o stagionalità che potrebbero essere presenti nei dati.
4. Modello ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): comporta l'adattamento di un modello statistico ai dati che include componenti di tendenza, stagionalità e variazione casuale. Il modello può quindi essere utilizzato per rimuovere questi componenti dai dati, lasciando solo le variazioni residue.

Nel complesso, la grangerizzazione è una tecnica utile per preparare i dati delle serie temporali per l'analisi, poiché può aiutare a rimuovere eventuali variabili o relazioni confondenti che potrebbero influenzare il risultati dell'analisi.