¿Cómo encontrar la varianza de la serie temporal AR(2)?

Calcular usando la fórmula Rj=a1R(j-1)+a2R(j-2). Cuando utilice el modelo AR para crear un modelo de datos, primero debe determinar el orden.

Las series temporales se refieren a una serie de valores de un mismo indicador estadístico ordenados en el orden de su aparición. El objetivo principal del análisis de series de tiempo es hacer predicciones sobre el futuro basándose en los datos históricos disponibles.

La mayoría de los datos económicos se presentan en forma de series temporales. Dependiendo del tiempo de observación, el tiempo de la serie temporal puede ser años, trimestres, meses o cualquier otro tiempo.

El análisis de series de tiempo se basa en la regularidad continua del desarrollo de cosas objetivas, utilizando datos históricos pasados ​​y análisis estadísticos para especular aún más sobre las tendencias de desarrollo futuras. La premisa de que las cosas del pasado continuarán en el futuro tiene dos significados; en primer lugar, no habrá cambios repentinos y avanzarán en pasos relativamente pequeños.

En segundo lugar, los fenómenos pasados ​​y presentes pueden indicar la tendencia de desarrollo de las actividades actuales y futuras. Esto determina que, en términos generales, el método de análisis de series de tiempo es de mayor importancia para las predicciones a corto y corto plazo, pero si se extiende al futuro más lejano, tendrá grandes limitaciones, lo que resultará en una gran desviación entre los resultados de las predicciones. y la situación real. Se producen errores en la toma de decisiones.