Modèle AR1 vs AR2

Un processus autorégressif AR (1) est celui dans lequel la valeur actuelle est basée sur la valeur immédiatement précédente, tandis qu'un processus AR (2) est celui dans lequel la valeur actuelle est basée sur les deux valeurs précédentes. Un processus AR (0) est utilisé pour le bruit blanc et n'a aucune dépendance entre les termes.

1. Quelle est la différence entre l'autocorrélation du premier ordre et du second ordre?
2. Quel est le modèle autorégressif de premier ordre?
3. Qu'est-ce que le modèle AR en économétrie?
4. Est Ar 1 une promenade aléatoire?

Quelle est la différence entre l'autocorrélation du premier ordre et du second ordre?

Le type d'autocorrélation le plus simple et le plus courant, autocorrélation de premier ordre, se produit lorsque les erreurs consécutives sont corrélées. L'autocorrélation de second ordre se produit lorsque les termes d'erreur à deux périodes séparés sont corrélés, et ainsi de suite.

Quel est le modèle autorégressif de premier ordre?

Le processus x_n,n ≥ 0 est appelé un processus autorégressif de premier ordre. Il dit que l'état au temps n (c'est-à-dire x_n) est un multiple constant de l'état au temps n-1 plus un terme d'erreur aléatoire z_n.

Qu'est-ce que le modèle AR en économétrie?

En statistique, en économétrie et en traitement du signal, un modèle autorégressif (AR) est une représentation d'un type de processus aléatoire; En tant que tel, il est utilisé pour décrire certains processus variant dans le temps dans la nature, l'économie, etc.

Est Ar 1 une promenade aléatoire?

Comme nous l'avons vu dans la section précédente, Random Walk, qui est AR (1) avec φ = 1 n'est pas un processus stationnaire.