Tính dừng

Phân tích chuỗi thời gian với Python

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

Tính dừng là gì?

Dừng mạnh: phân phối của dữ liệu không đổi theo thời gian
Dừng yếu: kỳ vọng, phương sai và tự tương quan không đổi theo thời gian (tức là, với tự tương quan, corr$\large (X_t, X_{t-\tau})$ chỉ phụ thuộc vào $\large \tau$)

Vì sao cần quan tâm?

Nếu tham số thay đổi theo thời gian, có quá nhiều tham số phải ước lượng
Chỉ có thể ước lượng một mô hình gọn với vài tham số

Ví dụ về chuỗi không dừng

Bước ngẫu nhiên (Random Walk)

Ví dụ về chuỗi không dừng

Tính mùa vụ trong chuỗi

Ví dụ về chuỗi không dừng

Thay đổi trung bình hoặc độ lệch chuẩn theo thời gian

Biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng

Bước ngẫu nhiên (Random Walk)
```
plot.plot(SPY)
```

Hiệu bậc một (first difference)
```
plot.plot(SPY.diff())
```

Biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng

Mùa vụ
```
plot.plot(HRB)
```

Hiệu theo mùa
```
plot.plot(HRB.diff(4))
```

Biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng

Doanh thu hàng quý của AMZN
```
plt.plot(AMZN)
```

# Log of AMZN Revenues
plt.plot(np.log(AMZN))

# Log, then seasonal difference
plt.plot(np.log(AMZN).diff(4))

Cùng luyện tập nào!

Phân tích chuỗi thời gian với Python

Preparing Video For Download...