Grangerizing begrijpen: een gids voor het voorbereiden van tijdreeksgegevens

Grangeriseren is een proces waarbij tijdreeksgegevens worden omgezet in een stationair proces, wat betekent dat de statistische eigenschappen van de gegevens in de loop van de tijd constant blijven. Dit wordt gedaan door de trend- en seizoenscomponenten uit de gegevens te verwijderen, waardoor alleen de resterende variaties overblijven die niet voorspelbaar zijn. reeksen kunnen worden gebruikt om een andere tijdreeks te voorspellen. De causaliteitstest van Granger is gebaseerd op het idee dat als een tijdreeks kan worden gebruikt om een andere tijdreeks te voorspellen, er een soort relatie tussen de twee moet bestaan. Door de gegevens te grangeriseren, verwijderen we in wezen alle relaties die tussen de tijdreeksen kunnen bestaan, waardoor het moeilijker wordt om te voorspellen. Er zijn verschillende methoden om tijdreeksgegevens te grangeriseren, waaronder: 1. Detrending: Dit houdt in dat de algehele trend uit de gegevens wordt verwijderd door een lineaire of logaritmische trendlijn aan te passen en deze vervolgens af te trekken van de oorspronkelijke gegevens. Seizoensgebonden ontleding: Dit houdt in dat de gegevens worden opgedeeld in de samenstellende delen ervan, zoals de seizoenspatronen, en dat deze uit de gegevens worden verwijderd. Differentiëren: Dit houdt in dat het verschil tussen opeenvolgende waarnemingen in de tijdreeks wordt genomen, wat kan helpen om eventuele trends of seizoensinvloeden in de gegevens te verwijderen. Autoregressieve Integrated Moving Average (ARIMA)-modellering: dit omvat het aanpassen van een statistisch model aan de gegevens dat componenten bevat voor trend, seizoensinvloeden en willekeurige variatie. Het model kan vervolgens worden gebruikt om deze componenten uit de gegevens te verwijderen, waardoor alleen de resterende variaties overblijven. Over het geheel genomen is grangeriseren een nuttige techniek voor het voorbereiden van tijdreeksgegevens voor analyse, omdat het kan helpen om eventuele verstorende variabelen of relaties te verwijderen die van invloed kunnen zijn op de analyse. resultaten van de analyse.