Paseo aleatorio o no?

Question

Estoy tratando de entender si el tiempo observado de la serie puede ser descrito como una caminata al azar o no.

Cuando reviso las autocorrelaciones de las diferencias, ninguno de los autocorrelación bares por la diferencia de la serie supera el azul punteada umbrales. Sin embargo, yo no estaba seguro de si era suficiente, así que he probado el de Dickey-Fuller aumentado de prueba en las diferencias. El valor de p resultó ser alta, por lo que no pudimos rechazar el contraste de hipótesis de estacionariedad. Mientras que en su propio, esto no significa necesariamente que la diferencia de la serie no es estacionaria, es todavía confuso. Por otra parte, mi intuición me dice que hay una tendencia creciente, pero no estoy seguro de cómo describirlo.

Datos:

Start = 1998 
End = 2011 
Frequency = 1 
59 334 333 402 450 461 452 468 461 463 508 573 639 567

Answer 1

Parece que sus datos random-walk-y para mí. La intuición es notoriamente poco fiables cuando se trata de paseo aleatorio, el testimonio de análisis técnico gráfico para los mercados de valores.

Vamos a poner los datos en contexto. La estimación de la desviación estándar de las diferencias, suponiendo una media de incremento de cero:

foo <- c(59, 334, 333, 402, 450, 461, 452, 468, 461, 463, 508, 573, 639, 567)
stdev <- sqrt(mean(diff(foo)^2))

Siguiente, simular 20 de buena fe el paseo aleatorio con esta desviación estándar. Parcela de sus trayectorias y agregar sus datos:

n.sims <- 20
bar <- matrix(rnorm(n.sims*length(foo),mean=0,sd=stdev),nrow=n.sims)
plot(seq(1,length(foo)),foo,type="o",pch=21,col="red",bg="red",
  ylim=c(-max(rowSums(bar)),max(rowSums(bar))),xlab="",ylab="")
for ( ii in 1:n.sims ) points(seq(1,length(foo)),cumsum(bar[ii,]),
  type="o",pch=21,bg="black",cex=0.6)

Sus datos no se vería fuera de lugar en este conjunto de caminos aleatorios.