Para gerar o modelo Autoregressive, temos o comando aryule () e também podemos usar filtersEstimating modelo AR. Mas como faço para gerar modelo MA Por exemplo, alguém pode mostrar como gerar MA (20) modelo eu não poderia encontrar qualquer técnica adequada para fazê-lo. O ruído é gerado a partir de um mapa não-linear. Assim, o modelo MA irá regredir sobre termos epsilon. Q1: Será extremamente útil se o código e a forma funcional de um modelo MA forem mostrados preferencialmente MA (20) usando o modelo de ruído acima. Q2: Isto é como eu gerado um AR (20) usando ruído aleatório, mas não sei como usar a equação acima como o ruído em vez de usar rand para MA e AR pediu Aug 15 14 às 17:30 Meu problema é o uso de filtro. Eu não estou familiarizado com conceito de função de transferência, mas você mencionou que numerador B39s são os coeficientes de MA assim que o B deve ser os 20 elementos e não A39s. Em seguida, vamos dizer que o modelo tem um intercepto de 0,5, você pode mostrar com o código como eu posso criar um modelo de MA com 0,5 interceptar (como mencionar a intercepção no filtro () e usando a entrada definida na minha pergunta, por favor Agradecer No filtro de filtro, que realmente cancelou as dúvidas sobre como usar o filtro ndash SKM Aug 19 14 at 16:36 No filtro quoty (b, a, X) filtra os dados no vetor X com o filtro descrito pelo vetor de coeficiente do numerador B eo vetor do coeficiente do denominador a. Se a (1) não for igual a 1, o filtro normaliza os coeficientes do filtro por a (1) Se a (1) é igual a 0, o filtro retorna um erro. quot (mathworkshelpmatlabreffilter. html) isto é A área do problema como eu don39t entender como especificar o a, b (coeficientes de filtro) quando há uma intercepção de dizer 0,5 ou intercepto de 1.Could você por favor mostre um exemplo de MA com filtro e uma intercepção diferente de zero usando a entrada Que eu mencionei na pergunta ndash SKM Aug 19 14 em 17: 4511.2: Vetor Autoregressive modelos VAR ( P) Modelos VAR (modelos vector autoregressivos) são usados para séries temporais multivariadas. A estrutura é que cada variável é uma função linear de atrasos passados de si mesmo e atrasos passados das outras variáveis. Como exemplo, suponha que medimos três variáveis de séries temporais diferentes, denotadas por (x), (x) e (x). O modelo vectorial autorregressivo de ordem 1, denotado como VAR (1), é o seguinte: Cada variável é uma função linear dos valores de atraso 1 para todas as variáveis no conjunto. Em um modelo VAR (2), os valores de atraso 2 para todas as variáveis são adicionados ao lado direito das equações. No caso de três variáveis x (ou séries temporais) haveria seis preditores no lado direito de cada equação , Três lag 1 termos e três lag 2 termos. Em geral, para um modelo VAR (p), os primeiros p lags de cada variável no sistema seriam usados como preditores de regressão para cada variável. Os modelos VAR são um caso específico de modelos VARMA mais gerais. Os modelos VARMA para séries temporais multivariadas incluem a estrutura VAR acima, juntamente com os termos de média móvel para cada variável. Mais geralmente ainda, estes são casos especiais de modelos ARMAX que permitem a adição de outros preditores que estão fora do conjunto multivariado de interesse principal. Aqui, como na Seção 5.8 do texto, bem focar modelos VAR. Na página 304, os autores se encaixam no modelo da forma mathbf t Gamma mathbf t phi matemática mathbf t onde (mathbf t (1, t)) inclui termos para ajustar simultaneamente a constante ea tendência. Ele surgiu a partir de dados macroeconômicos onde grandes mudanças nos dados permanentemente afetam o nível da série. Há uma diferença não tão sutil aqui das lições anteriores em que agora estamos ajustando um modelo a dados que não precisam ser estacionários. Em versões anteriores do texto, os autores separadamente de-tendência de cada série usando uma regressão linear com t, o índice de tempo, como a variável preditor. Os valores de desvios para cada uma das três séries são os resíduos dessa regressão linear em t. O desvirtuamento é útil conceitualmente porque tira a força de direção comum que o tempo pode ter em cada série e criou stationarity como nós vimos em lições passadas. Esta abordagem resulta em coeficientes semelhantes, embora ligeiramente diferentes, uma vez que agora estamos simultaneamente ajustando a intercepção ea tendência juntos em um modelo OLS multivariável. A biblioteca de Vars authored by Bernhard Pfaff tem a capacidade de se encaixar neste modelo com tendência. Vejamos dois exemplos: um modelo estacionário diferencial e um modelo estacionário-tendencial. Modelo Diferencial-Estacionário O Exemplo 5.10 do texto é um modelo diferencial-estacionário em que as primeiras diferenças são estacionárias. Se examinarmos o código e o exemplo do texto ajustando o modelo acima: install. packages (vars) Se ainda não estiver instalado install. packages (astsa) Se não estiver instalado biblioteca (vars) biblioteca (astsa) x cbind (cmort, Parte) plot. ts (x, main, xlab) sumário (VAR (x, p1, typeboth)) Os dois primeiros comandos carregam os comandos necessários da biblioteca vars e os dados necessários da nossa biblioteca de textos. O comando cbind cria um vetor de variáveis de resposta (um passo necessário para respostas multivariadas). O comando VAR faz estimativa de modelos AR usando mínimos quadrados ordinários enquanto simultaneamente ajusta a tendência, o intercepto e o modelo ARIMA. O argumento p 1 solicita uma estrutura AR (1) e ambos se encaixam constante e tendência. Com o vetor de respostas, seu realmente um VAR (1). A seguir está a saída do comando VAR para a variável tempr (o texto fornece a saída para cmort): Os coeficientes para uma variável são listados na coluna Estimativa. O. l1 anexado a cada nome de variável indica que elas são variáveis de atraso 1. Usando a notação T temperatura, ttime (coletado semanalmente), taxa de mortalidade M, e P de poluição, a equação para a temperatura é de 67.586 - .007 t - 0.244 M 0.487 T - 0.128 P A equação para a taxa de mortalidade é de 73.227 t 0.014 t 0,465 M - 0,361 T 0,099 P A equação para a poluição é de 67,464 - 0,005 t - 0,125 M - 0,477 T 0,581 P. A matriz de covariância dos resíduos do VAR (1) para as três variáveis é impressa abaixo dos resultados da estimação. As variâncias estão abaixo da diagonal e podem ser usadas para comparar este modelo com VARs de ordem superior. O determinante dessa matriz é usado no cálculo da estatística BIC que pode ser usada para comparar o ajuste do modelo ao ajuste de outros modelos (ver fórmulas 5.89 e 5.90 do texto). Para mais referências sobre esta técnica ver Análise de séries temporais integradas e co-integradas com R por Pfaff e também Campbell e Perron 1991. No Exemplo 5.11 na página 307, os autores apresentam resultados para um modelo VAR (2) para os dados de taxa de mortalidade . Em R, você pode ajustar o modelo VAR (2) com o resumo do comando (VAR (x, p2, typeboth)) A saída, conforme exibido pelo comando VAR é a seguinte: Novamente, os coeficientes para uma variável particular são listados em A coluna Estimativa. Como exemplo, a equação estimada para a temperatura é a seguinte: 49.88 - .005 t - 0.109 M 0.261 T 0.051 P - 0.041 M 0.356 T 0.095 P Discutiremos estatísticas de critério de informação para comparar modelos VAR de diferentes ordens no trabalho de casa. Os resíduos também estão disponíveis para análise. Por exemplo, se atribuirmos o comando VAR a um objeto intitulado fitvar2 no nosso programa, fitvar2 VAR (x, p2, typeboth) então temos acesso aos resíduos da matriz (fitvar2). Esta matriz terá três colunas, uma coluna de resíduos para cada variável. Por exemplo, podemos usar para ver a ACF dos resíduos para a taxa de mortalidade depois de ajustar o modelo VAR (2). A seguir está o ACF que resultou do comando que acabamos de descrever. Parece bom para um ACF residual. (O pico grande no início é a correlação de atraso 0 sem importância.) Os dois comandos a seguir criarão ACFs para os resíduos para as outras duas variáveis. Eles também se assemelham a ruído branco. Podemos também examinar esses gráficos na matriz de correlação cruzada fornecida por acf (resíduos (fitvar2)): As parcelas ao longo da diagonal são as ACFs individuais para cada modelo de resíduos que acabamos de discutir acima. Além disso, vemos agora os gráficos de correlação cruzada de cada conjunto de resíduos. Idealmente, estes também se assemelham a ruído branco, no entanto, vemos restante cross-correlações, especialmente entre a temperatura ea poluição. Como observam nossos autores, este modelo não capta adequadamente a associação completa entre essas variáveis no tempo. Modelo Trend-Estacionário Permite explorar um exemplo onde os dados originais estão estacionários e examinar o código VAR, ajustando o modelo acima com uma constante e tendência. Usando R, simulamos n 500 valores de amostra usando o modelo VAR (2) Usando o comando VAR explicado acima: y1scan (var2daty1.dat) y2scan (var2daty2.dat) resumo (VAR (cbind (y1, y2), p2, typeboth) ) Obtemos o seguinte resultado: As estimativas são muito próximas dos coeficientes simulados ea tendência não é significativa, como esperado. Para dados estacionários, quando a destruição é desnecessária, você também pode usar o comando ar. ols para ajustar um modelo VAR: fitvar2 ar. ols (cbind (y1, y2), order2) Na primeira matriz dada, ler em uma linha para obter Os coeficientes para uma variável. As vírgulas precedentes, seguidas de 1 ou 2, indicam se os coeficientes são variáveis de atraso 1 ou atraso 2, respectivamente. As intercepções das equações são dadas em x. intercept um intercepto por variável. A matriz sob var. pred dá a matriz de variância-covariância dos resíduos da VAR (2) para as duas variáveis. As variâncias estão abaixo da diagonal e podem ser usadas para comparar este modelo com VARs de ordem superior como observado acima. Os erros padrão dos coeficientes AR são dados pelo comando fitvar2asy. se. coef. A saída é Como com os coeficientes, leia em linhas. A primeira linha dá os erros-padrão dos coeficientes para as variáveis de atraso 1 que predizem y1. A segunda linha dá os erros-padrão para os coeficientes que predizem y2. Você pode notar que os coeficientes estão próximos ao comando VAR, exceto o intercepto. Isso ocorre porque ar. ols estima o modelo para x-mean (x). Para coincidir com a intercepção fornecida pelo comando resumo (VAR (cbind (y1, y2), p2, typeconst)), você deve calcular a intercepção da seguinte maneira: Em nosso exemplo, a interceptação para o modelo simulado para yt, 1 é igual a -0,043637 -2.733607 (1-0.29300.4523) 15.45479 (-0.1913-0.6365) 9.580768 e a equação estimada para yt, 1 Estimativa com Minitab Para usuários do Minitab, está o fluxo geral do que fazer. Leia os dados em colunas. Utilize as séries temporais gt Lag para criar as colunas atrasadas necessárias dos valores estacionários. Utilizar o Stat gt ANOVA gt Geral MANOVA. Insira a lista de variáveis de tempo presentes como variáveis de resposta. Insira as variáveis x defasadas como covariáveis (e como o modelo). Clique em Resultados e selecione Análise Univariada (para ver os coeficientes de regressão estimados para cada equação). Se desejar, clique em Armazenamento e selecione Resíduos e / ou Ajustes. NavigationDocumentation é a média incondicional do processo, e x03C8 (L) é um polinômio racional, de grau infinito de lag, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x 2026). Nota: A propriedade Constant de um objeto modelo arima corresponde a c. E não a média incondicional 956. Por decomposição de Wolds 1. A equação 5-12 corresponde a um processo estocástico estacionário desde que os coeficientes x03C8 i sejam absolutamente somaveis. Este é o caso quando o polinômio AR, x03D5 (L). É estável. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Além disso, o processo é causal desde que o polinômio MA é invertido. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. A Econometrics Toolbox reforça a estabilidade e a invertibilidade dos processos ARMA. Quando você especifica um modelo ARMA usando arima. Você obtém um erro se você inserir coeficientes que não correspondem a um polinômio AR estável ou polinômio MA reversível. Similarmente, a estimativa impõe restrições de estacionaridade e de invertibilidade durante a estimativa. Referências 1 Wold, H. Um estudo na análise de séries estacionárias do tempo. Uppsala, Suécia: Almqvist amp Wiksell, 1938. Select Your CountryDocumentation é a média incondicional do processo, e x03C8 (L) é um polinômio racional, de grau infinito de lag, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Nota: A propriedade Constant de um objeto modelo arima corresponde a c. E não a média incondicional 956. Por decomposição de Wolds 1. A equação 5-12 corresponde a um processo estocástico estacionário desde que os coeficientes x03C8 i sejam absolutamente somaveis. Este é o caso quando o polinômio AR, x03D5 (L). É estável. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Além disso, o processo é causal desde que o polinômio MA é invertido. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. A Econometrics Toolbox reforça a estabilidade e a invertibilidade dos processos ARMA. Quando você especifica um modelo ARMA usando arima. Você obtém um erro se você inserir coeficientes que não correspondem a um polinômio AR estável ou polinômio MA reversível. Similarmente, a estimativa impõe restrições de estacionaridade e de invertibilidade durante a estimativa. Referências 1 Wold, H. Um estudo na análise de séries estacionárias do tempo. Uppsala, Suécia: Almqvist amp Wiksell, 1938. Selecione o país
No comments:
Post a Comment