Time Series модели Опции

[kont]

Помогите, пожалуйста, разобраться, в полученных результатах .
Как интерпретировать цифры, которые стоят у моделей Арима. 0 1 0, 1 2 0 , 0 13
и почему у модели брауна эти цифры не стоят

[kont]

Я так и думал. А чем стационарный ряд отличается от нестационарного и почему так важно нестационарный ряд преобразовать?
Модель 0-1-0 т.е. блуждающее поведение. В этой модели нельзя выделить какую-то тенденцию? Т.е. тренд идет как ему захочется? Нет точных предсказаний?
По упомянутым Вами тестами как судить о стационарности. Там тоже p-value есть какой-то?)

[100$]

Я так и думал. А чем стационарный ряд отличается от нестационарного и почему так важно нестационарный ряд преобразовать?
Модель 0-1-0 т.е. блуждающее поведение. В этой модели нельзя выделить какую-то тенденцию? Т.е. тренд идет как ему захочется? Нет точных предсказаний?
По упомянутым Вами тестами как судить о стационарности. Там тоже p-value есть какой-то?)

1. У стационарного ряда вероятностные характеристики со временем не меняются.
2. Его не то чтобы важно преобразовать сам по себе, это нужно для моделирования именно АРИМой.
3. В анализе временных рядов первична вероятностная модель порождения данных - Data Generating Process (GDP).
А модель - это способ приблизиться к пониманию. Причем АРИМА(0,1,0) - это вовсе никакое не случайное блуждание, это-ряд первых разностей. Если в данных наблюдается линейный тренд, то взятия первых разностей достаточно для его (тренда) удаления (остационаривания ряда). Если тренд параболический - деобходимо двукратное дифференцирование.
4. В модели нельзя выделить тенденцию. Ее можно учесть в модели.
5. Тренд идет так, как ему захочется. Н-р, когда нефть дорожала с 36 до 148 баксов за бочку, был восходящий тренд, сейчас мы находимся в понижательном тренде.
Как его моделировать - дело исследователя. Кто-то возьмет парную линейную модель (прямую линию), кто-то полиномиальную, степенную, показательную и т.д. Разумный компромисс ищется между объясняющими и прогностическими возможностями модели.
6. Все тесты на стационарность - самые обычные статистические процедуры, каждый имеет каоке-то распределение при справедливости нулевой гипотезы. Так что достигаемый уровень значимости тоже есть. Все эконометрические пакеты его вычисляют.