Установка ARIMA с некоторыми коэффициентами, вынужденными к нулю в R

Рассмотрим ARIMA (2,0,2). Если мой ACF стандартизованных остатков предполагает MA (5), то моя предполагаемая модель будет выглядеть следующим образом:Установка ARIMA с некоторыми коэффициентами, вынужденными к нулю в R

P <- arima(x, order=c(2,0,2), include.mean=TRUE)

И моя общая модель будет выглядеть следующим образом:

G <- arima(x,c(2,0,5), fixed=c(NA,NA,NA,NA,0,0,0,NA))

Вот как я понял это :

У меня есть 2 AR, коэффициенты которых отличаются от 0, а затем 2 MA, коэффициенты которых отличаются от 0, поэтому у меня есть 4 NA в начале. Общая модель имеет 2 + 5 + 1 = 8 параметров для оценки (2 для AR, 5 для MA и 1 для константы). Независимо от позиции для AR или MA, у которой нет коэффициента, отличного от нуля, я заполняю его нулем. Поэтому 5-я, 6-я и 7-я позиции заполняются зересами.

Это правда? Если нет, как мне это сделать?

источник

2013-12-05 user35617

Да, это правильно способ указать, что ma3 = ma4 = ma5 = 0. Таким образом, две модели P и G равны. Я не уверен, почему вы это делаете. – Nick

Сразу после установки моей модели, я должен оценить ее качество. Итак, я сделал остаточный анализ, и теперь я в процессе проведения чрезмерно параметризованного анализа, чтобы убедиться, что добавление MA (5) в мою модель является достойным. Затем я сравню коэффициенты между моделями, посмотрим, являются ли дополнительные коэффициенты в общей модели значительными или нет, сравните AIC, а какая модель более скупо, чтобы увидеть, является ли ARIMA (2,0,2) многообещающей моделью или нет , У меня вопрос: Что вы имеете в виду, что обе модели равны? – user35617

Ваш код для общей модели добавляет термины для MA (5), но вы вынуждаете все эти термины быть нулевыми с fixed = c(NA,NA,NA,NA,0,0,0,NA), поэтому две модели по существу одинаковы.

> set.seed(1) 
> x = rnorm(100) 
> arima(x, order = c(2,0,2)) 

Call: 
arima(x = x, order = c(2, 0, 2)) 

Coefficients: 
     ar1  ar2  ma1  ma2 intercept 
     1.2546 -0.3933 -1.3614 0.3614  0.1172 
s.e. 0.5075 0.4106 0.5237 0.5231  0.

sigma^2 estimated as 0.7115: log likelihood = -126.24, aic = 264.47 
> arima(x, order = c(2,0,5), fixed = c(NA,NA,NA,NA,0,0,0,NA)) 

Call: 
arima(x = x, order = c(2, 0, 5), fixed = c(NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, NA)) 

Coefficients: 
     ar1  ar2  ma1  ma2 ma3 ma4 ma5 intercept 
     1.2546 -0.3933 -1.3614 0.3614 0 0 0  0.1172 
s.e. 0.5075 0.4106 0.5237 0.5231 0 0 0  0.

sigma^2 estimated as 0.7115: log likelihood = -126.24, aic = 264.47

Если вы хотите на самом деле сравнить ARIMA (2,0,2) до ARIMA (2,0,5), то ваша общая модель должна быть:

> arima(x, c(2,0,5)) 

Call: 
arima(x = x, order = c(2, 0, 5)) 

Coefficients: 
      ar1  ar2  ma1  ma2  ma3  ma4  ma5 intercept 
     -0.1300 0.6333 0.0183 -0.7853 -0.1296 -0.1167 0.0132  0.1174 
s.e. 0.2908 0.1944 0.3009 0.2166 0.1413 0.1511 0.1675  0.0124 

sigma^2 estimated as 0.7067: log likelihood = -125.9, aic = 269.79

источник

2013-12-05 20:25:06 Nick

Установка ARIMA с некоторыми коэффициентами, вынужденными к нулю в R

ответ

Смежные вопросы