Besuch dieses Semester ne TSA-Vorlesung und hab eine Aufgabe bei der ich mir nicht sicher bin. Es handelt sich um Problem 2:
<!-- m --><a class="postlink" href="https://www.dropbox.com/s/rpyzkyyh3gnemtl/Ass3.pdf">https://www.dropbox.com/s/rpyzkyyh3gnemtl/Ass3.pdf</a><!-- m -->
Hier die Daten:
<!-- m --><a class="postlink" href="https://www.dropbox.com/s/erhoqvqx2bd8o10/BaselCargo.csv">https://www.dropbox.com/s/erhoqvqx2bd8o ... lCargo.csv</a><!-- m -->
1. Problem
Es handelt sich augenscheinlich um eine nicht stationäre Zeitreihe, was sich auch in der nicht sterben wollenden ACF zeigt. Deshalb sollte man Differenzen nehmen, würde man meinen. Allerdings nimmts keine Differenzen wenn ich ein ARIMAS fitte, also KPSS-Test lehnt Nullhypothese nicht ab. Versteh aber nicht was der Test macht und haben wir in der Vorlesung auch nicht besprochen, von demher keine Ahnung ob das wirklich heisst nicht stationär (hab kurz auf Wikipedia und im Buch nachgelesen, versteh aber immer noch nicht ganz was er macht).
2. Problem
Es sieht so aus als hätte die Reihe keine besonderen Merkmale die man durch Logarithmieren verändern könnte. Varianz scheint etwa gleich zu bleiben, keine exponentiellen Trends. Reicht das um die Daten nicht zu Logarithmieren? Oder muss man weitere Dinge beachten?
3. Problem
Wenn ich ein ARIMAS(1,1,0)(3,0,1) fitte, krieg ich eine ACF die bei lag12 noch signifikant ist und nen Box-Pierce Test mit p=0.078, QQ-Plot sieht ganz oke aus. Das einzige Problem eigentlich das Testergebnis. Zudem krieg ich in R noch ne Fehlermeldung:
Warnmeldung:
In if (class(fit) != "try-error") offset <- -2 * fit$loglik - length(x) * :
Bedingung hat Länge > 1 und nur das erste Element wird benutzt
Wäre froh über Tipps!
