Vorgehen Zeitreihenanalyse
Verfasst: Mi Nov 18, 2020 9:25 am
Hallo Zusammen,
leider habe ich kaum Erfahrung in der Zeitreihenanalyse, habe jedoch eine Fragestellung mit der ich nicht weiter komme und hoffe, dass ihr mir vielleicht Tipps geben könnt.
Zur Analyse verwende ich natürlich rStudio, weshalb ich hier in diesem Forum schreibe.
Als Datenbasis habe ich zwei Datensätze. Die Daten (ich nenne sie nun mal X und Y) verändern sich im Zeitablauf.
Zu analysieren ist, ob sich X verändert sofern sich auch Y verändert, wobei X mit einem Lag von 1 betrachtet werden soll. Die Beobachtungen liegen dabei täglich vor, wobei der Zeitraum März bis November ist.
Beide Zeitreihen weisen Saisionalekomponenten auf, die ich zunächst durch gleitende Durchschnitte (Wochendurchschnitte) beseitigen will.
Nun könnte ich zunächst einen einfachen Korrelationstest zwischen X und Y verwenden um zu prüfen ob sich X verändert wenn sich Y verändert.
Nun gibt es aber noch eine weitere Variable (externe Maßnahmen) die "Stukturbrüche" erzeugt und ebenfalls Einfluss auf auf X und Y hat.
Ich möchte nun gerne analysieren, ob sich X durch die Veränderung von Y verändert oder doch eher durch die ergiffenen Maßnahmen.
Zudem scheint mir nur ein Korrelationstest etwas wenig, welche Tests wären noch geeignet?
Zudem würde ich gerne ein Forcast mit ARIMA machen der diese Fragestellung behandelt. Jedoch konnte ich in der Literatur nur ARIMA-Modelle finden, die sich auf eine Variable beschränken: also z.B. auf X. Wobei ich hier sagen muss, dass die Herstellung von Stationarität, nicht so toll klappt, die gem. Literatur jedoch eine notwendige Voraussetzung ist. Getestet habe ich die Stationarität mit dem DF-Test aus dem urca Paket. Möglicherweise habe ich dessen Ergebnis auch falsch interpretiert.
Über eure Unterstützung würde ich mich sehr freuen.
Mfg
Giezeh
leider habe ich kaum Erfahrung in der Zeitreihenanalyse, habe jedoch eine Fragestellung mit der ich nicht weiter komme und hoffe, dass ihr mir vielleicht Tipps geben könnt.
Zur Analyse verwende ich natürlich rStudio, weshalb ich hier in diesem Forum schreibe.
Als Datenbasis habe ich zwei Datensätze. Die Daten (ich nenne sie nun mal X und Y) verändern sich im Zeitablauf.
Zu analysieren ist, ob sich X verändert sofern sich auch Y verändert, wobei X mit einem Lag von 1 betrachtet werden soll. Die Beobachtungen liegen dabei täglich vor, wobei der Zeitraum März bis November ist.
Beide Zeitreihen weisen Saisionalekomponenten auf, die ich zunächst durch gleitende Durchschnitte (Wochendurchschnitte) beseitigen will.
Nun könnte ich zunächst einen einfachen Korrelationstest zwischen X und Y verwenden um zu prüfen ob sich X verändert wenn sich Y verändert.
Nun gibt es aber noch eine weitere Variable (externe Maßnahmen) die "Stukturbrüche" erzeugt und ebenfalls Einfluss auf auf X und Y hat.
Ich möchte nun gerne analysieren, ob sich X durch die Veränderung von Y verändert oder doch eher durch die ergiffenen Maßnahmen.
Zudem scheint mir nur ein Korrelationstest etwas wenig, welche Tests wären noch geeignet?
Zudem würde ich gerne ein Forcast mit ARIMA machen der diese Fragestellung behandelt. Jedoch konnte ich in der Literatur nur ARIMA-Modelle finden, die sich auf eine Variable beschränken: also z.B. auf X. Wobei ich hier sagen muss, dass die Herstellung von Stationarität, nicht so toll klappt, die gem. Literatur jedoch eine notwendige Voraussetzung ist. Getestet habe ich die Stationarität mit dem DF-Test aus dem urca Paket. Möglicherweise habe ich dessen Ergebnis auch falsch interpretiert.
Über eure Unterstützung würde ich mich sehr freuen.
Mfg
Giezeh