Înțelegerea grangerizării: un ghid pentru pregătirea datelor din seria temporală

Grangerizarea este un proces de transformare a datelor unei serii de timp într-un proces staționar, ceea ce înseamnă că proprietățile statistice ale datelor rămân constante în timp. Acest lucru se realizează prin eliminarea componentelor de tendință și de sezonalitate din date, lăsând doar variațiile reziduale care nu sunt previzibile.

Termenul „grangerizare” provine de la numele testului de cauzalitate Granger, care este un test statistic utilizat pentru a determina dacă o dată seria poate fi folosită pentru a prezice o altă serie temporală. Testul de cauzalitate Granger se bazează pe ideea că, dacă o serie de timp poate fi folosită pentru a prezice o altă serie de timp, atunci trebuie să existe un fel de relație între cele două. Prin grangerizarea datelor, eliminăm, în esență, orice relații care ar putea exista între seriile de timp și o facem mai dificilă de prezis.

Există mai multe metode de grangerizare a datelor din seria temporală, inclusiv:

1. Declinare: Aceasta implică eliminarea tendinței generale din date prin potrivirea unei linii de tendință liniară sau logaritmică și apoi scăderea acesteia din datele originale.
2. Descompunerea sezonieră: Aceasta implică împărțirea datelor în părțile sale componente, cum ar fi tiparele sezoniere, și eliminarea acestora din date.
3. Diferențierea: Aceasta implică luarea diferenței dintre observațiile consecutive din seria temporală, ceea ce poate ajuta la eliminarea oricăror tendințe sau sezonalitate care pot fi prezente în date.
4. Modelare Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA): Aceasta implică ajustarea unui model statistic la date care include componente pentru tendință, sezonalitate și variație aleatorie. Modelul poate fi apoi utilizat pentru a elimina aceste componente din date, lăsând doar variațiile reziduale.

În general, grangerizarea este o tehnică utilă pentru pregătirea datelor din seria cronologică pentru analiză, deoarece poate ajuta la eliminarea oricăror variabile sau relații confuze care ar putea afecta rezultatele analizei.