Я работал над некоторыми финансовыми данными по Matlab и использовал их для прогнозирования временных рядов.есть функция периодических возвратов (TotalReturnPrices, Period).если я выбираю период, скажем, 5 дней, это дает мне периодические возвратные периодические значения с периодом 5. Так, например, у меня есть цены, такие как [100, 110, 120, 130, 120, 110, 100, 90, 95, 100, 105,107, 100, 110, 108], поэтому, используя вышеупомянутую функцию, я получаю следующие значения: 1) (120-100) / 100 = 0,20;2) (110-110) / 110 = 0;3) (100-120) /120=0.1667 и т. Д., Поэтому у меня около 10 таких возвратов.Теперь, если бы я сказал 1000 ежедневных цен, и я рассчитал скользящую доходность с периодом, скажем, один месяц (около 26 дней), и у меня было 974 таких скользящих возвратов.Могу ли я использовать эти результаты для оценки модели временных рядов (арима, арима-гарч и т. д.) и прогнозирования?Приведет ли использование такого рода скользящих возвратов какие-либо проблемы стационарности, ошибки совместной интеграции и т. д.?Я новичок во временных рядах, поэтому я не имею ни малейшего понятия об ошибках, использующих ложные данные.но я просто подумал, что при использовании скользящих возвратов мы используем перекрывающиеся данные или данные слишком близко друг к другу.Ваша помощь в этом вопросе будет крайне необходима.спасибо азим