У меня есть временной ряд. Я выполнил тест ADF (dickey fuller), и он был не стационарным. Я выполнил различие с лагом 1 и проверил стационарность с помощью теста Дикки Фуллера ... Тест ADF показал, что в данных после дифференцирования теперь есть стационарность, но когда я разлагаю временные ряды с использованием STL, я все еще получаю сезонность ... Тенденция прошло, но сезонность осталась ... Может ли стационарная серия иметь сильную сезонность?
ts
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
2013 23770 23482 23601 22889 23401 24240 23873 23647 23378 23871 22624 23496
2014 26765 27619 26341 27320 27389 27418 26874 27005 27538 26324 27267 27583
2015 28354 27452 28336 28998 28595 28338 27806 28660 27226 28317 28666 28574
2016 30209 30659 31554 30248 30358 31091 30389 30247 31227 31839 30602 30609
2017 32180 32203 31639 31784 32375 30856 31863 32827 32506 31702 31681 32176
График разложения перед дифференцированием
decomp <- stl(ts,s.window = "periodic")
plot(decomp)
График разложения после дифференцирования с лагом = 1.
diff_1<-(diff(ts,lag=1, k=7))
decomp_diff1 <- stl(diff_1,s.window = "periodic")
plot(decomp_diff1)
Как видно, на втором изображении после дифференцирования тоже есть сезонность, но тест Дики Фуллера показывает стационарные данные. Как это возможно?
adf.test(diff(ts_actual_group2,lag=1, k=7))
data: diff(ts_actual_group2, lag = 1, k = 7)
Dickey-Fuller = -3.9676, Lag order = 3, p-value =
0.01719
alternative hypothesis: stationary