Auf serielle Korrelation testen
Generieren Sie eine Zufallsstichprobe eines ARProcess.
In[1]:= | ![]() X |
Die geschätzte Korrelationsfunktion nimmt langsam ab als eine Funktion über Zeit.
In[2]:= | ![]() X |
Out[2]= | ![]() |
Testen Sie auf serielle Korrelation bis zum Lag 10.
In[3]:= | ![]() X |
Out[3]= | ![]() |
Der Tests bestätigt, dass die Daten eine serielle Korrelation aufweisen.
In[4]:= | ![]() X |
Out[4]= | ![]() |
Generieren Sie nun die Zufallsstichprobe eines GARCHProcess.
In[5]:= | ![]() X |
Die Werte der geschätzten Korrelationsfunktion bei Lags ungleich Null sind sehr klein.
In[6]:= | ![]() X |
Out[6]= | ![]() |
Überprüfen Sie den ersten Pfad mit AutocorrelationTest.
In[7]:= | ![]() X |
Out[7]= | ![]() |
In[8]:= | ![]() X |
Out[8]= | ![]() |
Es liegt keine serielle Korrelation vor, aber die Abschnitte sind nicht unabhängig.
In[9]:= | ![]() X |
In[10]:= | ![]() X |
Überprüfen Sie die Unabhängigkeit zwischen dem Abschnitt zum Zeitpunkt Null und die vier folgenden Abschnitte mit dem Hoeffdingschen Unabhängigkeitstest .
In[11]:= | ![]() X |
Erzeugen Sie Streudiagramme der Werte der jeweiligen Abschnitte zum Zeitpunkt Null und zu anderen Zeiten, um die aus dem Test gewonnenen Folgerungen zu veranschaulichen.
Out[12]= | ![]() |