स्थिरता

Python में Time Series Analysis

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

स्टेशनेरिटी क्या है?

स्ट्रॉन्ग स्टेशनेरिटी: डेटा का पूरा वितरण समय-के-अनुसार नहीं बदलता
वीक स्टेशनेरिटी: mean, variance और autocorrelation समय-के-अनुसार नहीं बदलते (अर्थात् autocorrelation के लिए, corr$\large (X_t, X_{t-\tau})$ केवल $\large \tau$ का फंक्शन है)

हम इसकी परवाह क्यों करें?

यदि पैरामीटर समय के साथ बदलें, तो अनुमानित करने को बहुत अधिक पैरामीटर होंगे
हम केवल कुछ पैरामीटर वाला सादा मॉडल ही estimate कर सकते हैं

नॉन-स्टेशनरी सीरीज़ के उदाहरण

रैंडम वॉक

नॉन-स्टेशनरी सीरीज़ के उदाहरण

सीज़नैलिटी वाली सीरीज़

नॉन-स्टेशनरी सीरीज़ के उदाहरण

समय के साथ mean या standard deviation में बदलाव

नॉन-स्टेशनरी सीरीज़ को स्टेशनरी में बदलना

रैंडम वॉक
```
plot.plot(SPY)
```

फर्स्ट डिफरेंस
```
plot.plot(SPY.diff())
```

नॉन-स्टेशनरी सीरीज़ को स्टेशनरी में बदलना

सीज़नैलिटी
```
plot.plot(HRB)
```

सीज़नल डिफरेंस
```
plot.plot(HRB.diff(4))
```

नॉन-स्टेशनरी सीरीज़ को स्टेशनरी में बदलना

AMZN त्रैमासिक रेवेन्यू
```
plt.plot(AMZN)
```

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

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

अभ्यास करते हैं!

Python में Time Series Analysis

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