Den Non Sesong Moving Average Polynom Er Ikke Inverterbar

Identifisere antall AR - eller MA-termer i en ARIMA-modell. ACF - og PACF-plott Etter at en tidsserie er stasjonærisert ved differensiering, er neste trinn i å tilpasse en ARIMA-modell å avgjøre om AR eller MA-termer er nødvendige for å korrigere enhver autokorrelasjon som forblir i differensierte serien Selvfølgelig, med programvare som Statgraphics, kan du bare prøve forskjellige kombinasjoner av termer og se hva som fungerer best Men det er en mer systematisk måte å gjøre dette ved å se på autokorrelasjonsfunksjonen ACF og delvis autokorrelasjon PACF plott av differensierte serier, kan du forsøke identifisere antall AR - og MA-termer som trengs. Du er allerede kjent med ACF-plottet. Det er bare et stregdiagram over koeffisientene for korrelasjon mellom en tidsserie og lag i seg selv. PACF-plottet er et plott av de delvise korrelasjonskoeffisientene mellom serien og lagene av seg selv. Generelt er den partielle korrelasjonen mellom to variabler mengden korrelasjonsbetwee n dem som ikke forklares av deres gjensidige korrelasjoner med et spesifisert sett med andre variabler. For eksempel, hvis vi regresserer en variabel Y på andre variabler X1, X2 og X3, er den partielle korrelasjonen mellom Y og X3 mengden korrelasjon mellom Y og X3 som ikke forklares av deres felles korrelasjoner med X1 og X2 Denne partielle korrelasjonen kan beregnes som kvadratroten av reduksjonen i variansen som oppnås ved å legge X3 til regresjonen av Y på X1 og X2.A delvis auto korrelasjon er mengden av korrelasjon mellom en variabel og et lag i seg selv som ikke forklares av korrelasjoner i alle lavere rekkefølge-lag. Autokorrelasjonen av en tidsserie Y ved lag 1 er koeffisienten for korrelasjonen mellom Y t og Y t - 1 som er antagelig også korrelasjonen mellom Y t -1 og Y t -2. Men hvis Y t er korrelert med Y t -1 og Y t -1 er like korrelert med Y t -2 da bør vi også forvente å finne korrelasjon mellom Y t og Y t-2 Faktisk mengden korrel ation vi bør forvente ved lag 2 er nettopp det firkantet av lag-1 korrelasjonen Altså korrelasjonen ved lag 1 forplanter seg til lag 2 og antagelig til høyere rekkefølge lags. Den delvise autokorrelasjonen ved lag 2 er derfor forskjellen mellom den faktiske korrelasjonen ved lag 2 og forventet korrelasjon på grunn av forplantning av korrelasjon ved lag 1. Her er autokorrelasjonsfunksjonen ACF i UNITS-serien, før noen differensiering utføres. Autokorrelasjonene er signifikante for et stort antall lags - men kanskje autokorrelasjonene ved lags 2 og over skyldes bare forplantningen av autokorrelasjonen ved lag 1 Dette bekreftes av PACF-plottet. Merk at PACF-plottet kun har en signifikant topp i lag 1, noe som betyr at alle høyereordens autokorrelasjoner effektivt forklares av Lag-1 autokorrelasjon. De delvise autokorrelasjonene i alle lags kan beregnes ved å montere en rekke autoregressive modeller med økende antall lags. Spesielt den delvise autokorrelasjon ved lag k er lik den estimerte AR k koeffisienten i en autoregressiv modell med k-termer - det vil si en multiple regresjonsmodell der Y regresseres på LAG Y, 1, LAG Y, 2 osv. opp til LAG Y, k. ved bare inspeksjon av PACF kan du bestemme hvor mange AR-termer du må bruke for å forklare autokorrelasjonsmønsteret i en tidsserie hvis den delvise autokorrelasjonen er signifikant ved lag k og ikke signifikant ved en hvilken som helst høyere rekkefølge - dvs. hvis PACF kuttes av i lag k - dette antyder at du bør prøve å tilpasse en autoregressiv bestillingsmodell k. PACF i UNITS-serien gir et ekstremt eksempel på cut-off fenomenet, det har en veldig stor spike ved lag 1 og ingen andre signifikante spikes, noe som indikerer at i mangel av differensiering skal en AR 1-modell brukes. AR 1-termen i denne modellen vil imidlertid vise seg å være ekvivalent med en første forskjell, fordi den estimerte AR 1-koeffisienten som er høyden av PACF-spissen ved lag 1 blir nesten nøyaktig e kvalifisert til 1 Nå er prognose-ligningen for en AR 1-modell for en serie Y uten ordrer med differensiering. Hvis AR 1-koeffisienten 1 i denne ligningen er lik 1, tilsvarer den at den første forskjellen på Y er konstant - det vil si at det tilsvarer likningen av den tilfeldige turmodellen med vekst. PACF i UNITS-serien forteller oss at hvis vi ikke skiller det, så skal vi passe en AR 1-modell som vil vise seg å være tilsvarer å ta en første forskjell Med andre ord forteller det oss at UNITS virkelig trenger en ordre av differensiering for å være stationarized. AR og MA signaturer Hvis PACF viser en skarp cutoff mens ACF faller sakte, dvs. har betydelige pigger på høyere lags , sier vi at den stationære serien viser en AR-signatur, noe som betyr at autokorrelasjonsmønsteret kan forklares lettere ved å legge til AR-vilkår enn ved å legge til MA-termer. Du vil sannsynligvis finne at en AR-signatur vanligvis knyttes til positiv autokorrelasjon ved lag 1 - dvs. det har en tendens til å oppstå i serie som er litt under differens Årsaken til dette er at en AR-term kan virke som en delvis forskjell i prognosekvasjonen. For eksempel, i en AR 1-modell virker AR-termen som en Første forskjell hvis den autoregressive koeffisienten er lik 1, det gjør ingenting hvis den autoregressive koeffisienten er null, og det virker som en delvis forskjell hvis koeffisienten er mellom 0 og 1 Så hvis serien er litt underdifferensiert - dvs. hvis den ikke-stationære mønsteret av positiv autokorrelasjon er ikke fullstendig eliminert, det vil be om en delvis forskjell ved å vise en AR-signatur. Derfor har vi følgende tommelfingerregel for å bestemme når du skal legge til AR-vilkår. Rul 6 Hvis PACF av differenced-serien viser en skarp cutoff og eller lag-1 autocorrelation er positiv - hvis serien virker litt underdifferensiert - da vurderer du å legge til et AR-uttrykk for modellen. Laget som PACF kuttet av er det angitte nummeret av AR-vilkår. I prinsippet kan ethvert autokorrelasjonsmønster fjernes fra en stasjonær serie ved å legge til nok autoregressive termer lags av den stationære serien til prognosekvasjonen, og PACF forteller deg hvor mange slike termer er sannsynlig nødvendig. Dette er imidlertid ikke alltid den enkleste måten å forklare et gitt mønster av autokorrelasjon noen ganger er det mer effektivt å legge til MA-termer som lags av prognosefeilene i stedet Autokorrelasjonsfunksjonen ACF spiller samme rolle for MA-termer som PACF spiller for AR-termer - det vil si ACF forteller deg hvor mange MA-termer som sannsynligvis er nødvendig for å fjerne gjenværende autokorrelasjon fra differensierte serier Hvis autokorrelasjonen er signifikant ved lag k, men ikke på noen høyere lag - dvs. hvis ACF slår av ved lag k - dette indikerer det nøyaktig k MA termer bør brukes i prognosekvasjonen I sistnevnte tilfelle sier vi at den stasjonære serien viser en MA signatur, noe som betyr at autokorrelasjonsmønsteret kan forklares lettere ved å legge til MA-vilkår enn ved å legge til AR-betingelser. En MA-signatur er vanligvis forbundet med negativ autokorrelasjon ved lag 1 - det vil si at det oppstår i serie som er litt over forskjellig Årsaken til dette er at en MA-term kan delvis Avbryt en rekkefølge av differensiering i prognosekvasjonen For å se dette, husk at en ARIMA 0,1,1 modell uten konstant er ekvivalent med en enkel eksponentiell utjevningsmodell. Prognosekvasjonen for denne modellen er. Hvor MA 1 koeffisient 1 tilsvarer kvantum 1 - i SES-modellen Hvis 1 er lik 1, tilsvarer dette en SES-modell med 0, som bare er en CONSTANT-modell fordi prognosen er aldri oppdatert. Dette betyr at når 1 er lik 1, avbryter den faktisk differensoperasjonen som vanligvis gjør det mulig for SES-prognosen å forankre seg selv ved siste observasjon På den annen side, dersom den gjennomsnittlige koeffisienten er lik 0, reduseres denne modellen til en tilfeldig turmodell, dvs. Såfremt 1 er noe større enn 0, er det som om vi delvis avbestiller en differensordre. Hvis serien allerede er litt over differensiert - dvs. hvis negativ autokorrelasjon er innført - da vil den be om en forskjell for å bli delvis avbrutt ved å vise en MA-signatur Mye armvinking skjer her En mer strenge forklaring på denne effekten finnes i den matematiske strukturen til ARIMA Models handout Derav følgende ekstra tommelfingerregel. Rulle 7 Hvis ACF av differensierte serier viser en skarpt cutoff og eller lag-1 autokorrelasjonen er negativ - hvis serien ser litt overdifferensiert - det bør overveies å legge til et MA-uttrykk for modellen. Det lag som ACF kuttet av er det angitte antallet av MA termer. En modell for UNITS-serien - ARIMA 2,1,0 Tidligere bestemte vi oss for at UNITS-serien trengte minst én rekkefølge av nonseasonal differensiering som skal stasjonæriseres. Etter å ha tatt en ikke-sesongforskjell - dvs. Montering av en ARIMA 0,1,0-modell med konstant - ACF - og PACF-plottene ser slik ut. Merk at en korrelasjon ved lag 1 er signifikant og positiv, og b viser PACF en skarpere cutoff enn ACF Spesielt PACF har bare to signifikante toppene, mens ACF har fire. I henhold til regel 7 ovenfor viser differensierte serier en AR 2-signatur. Hvis vi derfor stiller AR-ordens rekkefølge til 2 - dvs. passe en ARIMA 2,1, 0-modellen - vi får følgende ACF - og PACF-plott for residualene. Autokorrelasjonen på de avgjørende lagene - nemlig lags 1 og 2 - er eliminert, og det er ikke noe merkbart mønster i høyere rekkefølge. Tidsserien av residualene viser en litt bekymringsmessig tendens til å vandre bort fra gjennomsnittet. Imidlertid viser analysesammendraget at modellen likevel utfører ganske bra i valideringsperioden, begge AR-koeffisientene er signifikant forskjellig fra null og standardavviket for residuene har blitt redusert fra 1 54371 t o 1 4215 nesten 10 ved tillegg av AR-vilkårene Videre er det ikke noe tegn på en rotasjonsenhet fordi summen av AR-koeffisientene 0 252254 0 195572 ikke er nær 1 Enhetsrøtter blir diskutert i flere detaljer under. dette ser ut til å være en god modell. De uforvandlede prognosene for modellen viser en lineær oppadgående trend som forventes i fremtiden. Trenden i de langsiktige prognosene skyldes at modellen inkluderer en ikke-sesongforskjell og en konstant term denne modellen er i utgangspunktet en tilfeldig tur med vekst finjustert ved å legge til to autoregressive termer - det vil si to lag av differensierte serier Hellingen av de langsiktige prognosene, dvs. den gjennomsnittlige økningen fra en periode til en annen, er lik gjennomsnittlig sikt i modelloppsummering 0 467566 Forutsigelsesligningen er. hvor er det konstante uttrykket i modelloppsummeringen 0 258178, 1 er AR 1-koeffisienten 0 25224 og 2 er AR 2-koeffisienten 0 195572.Manan mot konstant Generelt er det gjennomsnittlige begrepet i utgang av en AR IMA-modellen refererer til middelverdien av differensierte serier, dvs. den gjennomsnittlige trenden hvis rekkefølgen av differensiering er lik 1, mens konstanten er den konstante termen som vises på høyre side av prognosekvasjonen. De gjennomsnittlige og konstante termer er relatert av ligningen. KONSTANT MEAN 1 minus summen av AR koeffisientene. I dette tilfellet har vi 0 258178 0 467566 1 - 0 25224 - 0 195572.Alternativ modell for UNITS-serien - ARIMA 0,2,1 Husk at da vi begynte å analysere UNITS-serien, var vi ikke helt sikre på riktig rekkefølge av differensiering å bruke. En rekkefølge av ikke-soneforskjeller ga den laveste standardavviket og et mønster av mild positiv autokorrelasjon, mens to ordrer av nonseasonal differensier ga en mer stillestående - utsigende tidsserier plot, men med ganske sterk negativ autokorrelasjon Her er både ACF og PACF av serien med to nonseasonal forskjeller. Enkelt negativt spike ved lag 1 i ACF er en MA 1 signatur, accordin g til regel 8 ovenfor. Hvis vi skulle bruke 2 ikke-sæsonforskjeller, vil vi også inkludere et MA 1-term, som gir en ARIMA 0,2,1-modell. I henhold til regel 5 vil vi også undertrykke den konstante sikt Her er da resultatene av å montere en ARIMA 0,2,1 modell uten konstant. Merk at estimert hvit støy standardavvik RMSE er bare svært litt høyere for denne modellen enn den forrige 1 46301 her versus 1 45215 tidligere Forutsetningen ligningen for denne modellen er. hvor theta-1 er MA 1-koeffisienten Husk at dette ligner en lineær eksponentiell utjevningsmodell med MA 1-koeffisienten som svarer til mengden 2 1-alfa i LES-modellen. MA 1 koeffisienten på 0 76 i denne modellen antyder at en LES-modell med alfa i nærheten av 0 72 ville passe like bra. Faktisk, når en LES-modell er utstyrt med de samme dataene, viser den optimale verdien av alfa seg å være rundt 0 61, som er ikke for langt unna Her er en modell sammenligningsrapport som viser resultatene av å montere ARIMA 2,1,0-modellen med konstant, ARIMA 0,2,1-modellen uten konstant, og LES-modellen. De tre modellene utfører nesten identisk i estimeringsperioden, og ARIMA 2,1, 0 modell med konstant fremstår noe bedre enn de to andre i valideringsperioden. På grunnlag av disse statistiske resultatene alene ville det være vanskelig å velge blant de tre modellene. Men hvis vi plottar de langsiktige prognosene som ARIMA 0 har gjort, 2,1 modell uten konstant som i det vesentlige er den samme som for LES-modellen, ser vi en vesentlig forskjell fra tidligere modell. Prognosene har noe mindre oppadgående trend enn de tidligere modellene, fordi de lokale trenden nær slutten av serien er litt mindre enn gjennomsnittsutviklingen over hele serien - men konfidensintervallene vokser mye raskere. Modellen med to ordrer av differensiering antar at trenden i serien er tidsvarierende, og derfor vurderer den fjerne fremtiden å være mye mer usikker enn modellen med bare en rekke forskjeller. Hvilken modell skal vi velge Det avhenger av antagelsene vi er komfortable å gjøre med hensyn til konstant trenden i data Modellen med bare en ordre av differensiering antar en konstant gjennomsnittlig trend - det er i hovedsak en finjustert tilfeldig turmodell med vekst - og det gjør derfor relativt konservative trendprognoser. Det er også ganske optimistisk om nøyaktigheten som den kan prognose mer enn en periode framover. Modellen med to Ordrer av differensiering antar en tidsvarig lokal trend - det er i hovedsak en lineær eksponensiell utjevningsmodell - og dens trendfremskrivninger er noe mer svake. Som en generell regel i en slik situasjon vil jeg anbefale å velge modellen med den lavere rekkefølgen av differensiering, andre ting er omtrent like i praksis, random-walk eller simple-eksponentiell-utjevning modeller synes ofte å fungere bedre enn lineær eksponensiell utjevning modeller. Blandede modeller I de fleste tilfeller viser den beste modellen en modell som enten bruker bare AR-vilkår eller bare MA-termer, men i enkelte tilfeller kan en blandet modell med både AR - og MA-termer gi best mulig passform til dataene. må utøves ved montering av blandede modeller Det er mulig for en AR-term og en MA-term å avbryte hverandres effekter, selv om begge kan virke signifikante i modellen, dømt av t-statistikken for koeffisientene. For eksempel, anta at Den riktige modellen for en tidsserie er en ARIMA 0,1,1-modell, men i stedet passer du til en ARIMA 1,1,2-modell - det vil si at du inkluderer en ekstra AR-term og en ekstra MA-term. Deretter kan de ytterligere vilkårene ende opp Det ser ut til å være signifikant i modellen, men internt kan de bare arbeide mot hverandre. De resulterende parameterestimatene kan være tvetydige, og parameterestimeringsprosessen kan ta svært mange, f. eks. mer enn 10 iterasjoner for å konvergere. Derfor er det mulig for en AR term og en MA-term til avbryte hverandres effekter, så hvis en blandet AR-MA-modell ser ut til å passe dataene, kan du også prøve en modell med et færre AR-uttrykk og en færre MA-periode - spesielt hvis parametervurderingene i den opprinnelige modellen krever mer enn 10 iterasjoner å konvergere. Av denne grunn kan ARIMA-modeller ikke identifiseres ved tilbaketrukket trinnvis tilnærming som inkluderer både AR - og MA-termer. Med andre ord kan du ikke begynne å inkludere flere vilkår for hver type og deretter kaste ut de som ikke har signifikante koeffisienter i stedet , følger du vanligvis en fremad trinnvis tilnærming, legger til vilkår av en type eller den andre som angitt ved utseendet på ACF - og PACF-plottene. Utfør røtter Hvis en serie er grovt under - eller overdifferensiert - det vil si om en rekke forskjellige differensbehov trenger å bli lagt til eller avbrutt, signaliseres dette ofte av en rotasjonsenhet i estimerte AR - eller MA-koeffisienter for modellen. En AR1-modell sies å ha en rotasjonsenhet hvis den estimerte AR 1-koeffisienten er nesten nøyaktig lik 1 Ved e xactly like jeg mener egentlig ikke vesentlig forskjellig fra når det gjelder koeffisientens egen standardfeil Når dette skjer, betyr det at AR 1-termen nøyaktig etterligner en første forskjell, i så fall bør du fjerne AR 1-sikt og legge til en bestilling av differensier i stedet Dette er akkurat hva som ville skje hvis du monterte en AR 1-modell til den uifferensierte UNITS-serien, som nevnt tidligere. I en AR-modell med høyere rekkefølge finnes en enhetrot i AR-delen av modellen hvis summen av AR koeffisientene er nøyaktig lik 1 I dette tilfellet bør du redusere rekkefølgen på AR-termen med 1 og legge til en differensasjonsordre. En tidsserie med en rotasjonsenhet i AR-koeffisientene er ikke-stationær - det krever en høyere rekkefølge av differensiering. Regel 9 Hvis det er en enhetrot i AR-delen av modellen - dvs. hvis summen av AR-koeffisientene er nesten nøyaktig 1 - bør du redusere antall AR-termer med en og øke rekkefølgen for differensiering av en. På samme måte er en MA 1-modell sies å ha en un det roter hvis den estimerte MA 1 koeffisienten er nøyaktig lik 1 Når dette skjer, betyr det at MA 1-termen nøyaktig avbryter en første forskjell, i så fall bør du fjerne MA 1-termen og også redusere rekkefølgen av differensieringen ved en I en MA-modell med høyere rekkefølge eksisterer en enhetrot hvis summen av MA-koeffisientene er nøyaktig lik 1.Rule 10 Hvis det finnes en rotor i MA-delen av modellen - dvs. hvis summen av MA koeffisienter er nesten nøyaktig 1 - du bør redusere antall MA-termer for en og redusere rekkefølgen av differensiering med en. For eksempel, hvis du passer til en lineær eksponensiell utjevningsmodell, er en ARIMA 0,2,2-modell når en enkel eksponensiell utjevning modell en ARIMA 0,1,1 modell ville ha vært tilstrekkelig, kan du oppdage at summen av de to MA koeffisientene er nesten like lik 1 Ved å redusere MA rekkefølgen og rekkefølgen av differensiering av en hver, får du det mer hensiktsmessige SES-modell En prognosemodell med enhetsrot i estimerte MA-koeffisienter er s hjelp til å være uendelig, noe som betyr at resterne av modellen ikke kan betraktes som estimater av den sanne tilfeldige støyen som genererte tidsserien. Et annet symptom på en rotasjonsenhet er at prognosene for modellen kan blåse opp eller på annen måte oppføre seg bizarr Hvis tiden seriemodell av de langsiktige prognosene for modellen ser merkelig ut, bør du sjekke de estimerte koeffisientene til modellen din for tilstedeværelse av enhetsrot. Rule 11 Hvis de langsiktige prognosene virker uregelmessige eller ustabile, kan det være en rotasjonsenhet i AR - eller MA-koeffisientene. Ingen av disse problemene oppstod med de to modellene som var montert her, fordi vi var forsiktig med å starte med plausible ordninger for differensiering og passende antall AR - og MA-koeffisienter ved å studere ACF - og PACF-modellene. Nærmere detaljerte diskusjoner av Enhetsrøtter og kanselleringseffekter mellom AR og MA-termer finnes i den matematiske strukturen til ARIMA Models handout. Signal Extraction for ikke-stationær multivariate tidsrekke med Illustra for Trend Inflation. US Census Bureau - Senter for Statistisk Forskning og Metodologi. Dat Skrevet Mars 2015. Denne artikkelen fremmer teorien og metodikken for signalutvinning ved å utvikle optimal behandling av forskjellig stasjonære multivariate tidsseriemodeller Ved å bruke en fleksibel tidsseriestruktur som inkluderer sam integrerte prosesser, vi utlede og bevise formler for minstekvadratfeil estimering av signalvektorer i flere serier, fra både en endelig prøve og en uendelig uavhengig prøve. Som en illustrasjon presenterer vi økonometriske tiltak av trenden i total inflasjon som gir optimal bruk av signalinnholdet i kjerneinflasjon. Keywords co-integrasjon, vanlige trender, filtre, multivariate modeller, stokastiske trender, observerte komponenter. Suggested Citation Suggested Citation. McElroy, Tucker, Signal Extraction for Non Stationary Multivariate Time Series med Illustrasjoner for Trend Inflasjon Mars 2015 Journal of Time Series Analysis, Vol. 36, utgave 2, s. 209-2 27, 2015 Tilgjengelig hos SSRN eller. US Census Bureau - Senter for statistisk forskning og metodikk email.4600 Silver Hill Road Washington, DC 20233-9100 USA. Signal Extraction for ikke-stationær multivariate tidsserie med illustrasjoner for Trend Inflation. estimate AIC BIC Kriterier fra gitt signal. anta at vi følger epsilon er hvit støy, jeg har prøvd følgende kodefunksjon aicmatrix, bicmatrix ARMAmodel y, nn mulig rekkefølge av hver modell LOGL nuller n, n Initialiser PQ nuller n, n for p 1 n for q 1 n mod arima p, 0, p fit. logL estimate mod, y, print, false LOGL p, q logL PQ p, qpq ende ende LOGL omforme LOGL, nn, 1 PQ omforme PQ, nn, 1 aic1, bic1 aicbic LOGL, PQ 1, lengde y aicmatrix reshape aic1, n, n bicmatrix omforme bic1, n, n ende, men da jeg kjørte følgende kommando aicmatric, bicmatrix ARMAmodel B, 100, fikk jeg resultError ved å bruke arima validateModel line 1314 Det ikke-sesongmessige glidende gjennomsnittlige polynomet er ikke-inverterbart Feil i arima setLagOp linje 391 Mdl validereModel Mdl Feil i arima estimeringslinje 1183 Mdl setLagOp Mdl, MA LagOp 1 koeffisienter iMA, Lags, 0 LagsMA Feil i ARMAmodell linje 9 fit. logL estimere mod, y, print, false betyr det at dette signalet ikke er stasjonært hva er et problem relatert til koden min, vennligst hjelp meg. Jeg tror dette er feil mot arima p, 0, p jeg tror det er s Du må også ha en høyere rekkefølge enn AR-delen som er hva loopen din ville gjøre hvis feilen ble løst. Løkken for q 1 n skal les for q 1 p Koden din virker OK, bortsett fra disse problemene. 2005-06-01.estimere AIC BIC kriterier fra gitt signal. anta at vi følger epsilon er hvit støy, jeg har prøvd følgende kodefunksjon aicmatrix, bicmatrix ARMAmodel y, nn mulig rekkefølge av hver modell LOGL nuller n, n Initialiser PQ nuller n, n for p 1 n for q 1 n mod arima p, 0, p fit. logL estimate mod, y, print, false LOGL p, q logL PQ p, qpq ende ende LOGL omforme LOGL, nn, 1 PQ omforme PQ, nn, 1 aic1, bic1 aicbic LOGL, PQ 1, lengde y aicmatrix reshape aic1, n, n bicmatrix omforme bic1, n, n ende, men da jeg kjørte følgende kommando aicmatric, bicmatrix ARMAmodel B, 100, fikk jeg resultError ved å bruke arima validateModel line 1314 Det ikke-sesongmessige glidende gjennomsnittlige polynomet er ikke-inverterbart Feil i arima setLagOp linje 391 Mdl validereModel Mdl Feil i arima estimeringslinje 1183 Mdl setLagOp Mdl, MA LagOp 1 koeffisienter iMA, Lags, 0 LagsMA Feil i ARMAmodell linje 9 fit. logL estimere mod, y, print, false betyr det at dette signalet ikke er stasjonært hva er et problem relatert til koden min, vennligst hjelp meg. Jeg tror dette er feil mot arima p, 0, p jeg tror det er s Du må også ha en høyere rekkefølge enn AR-delen som er hva loopen din ville gjøre hvis feilen ble løst. Løkken for q 1 n skal les for q 1 p Koden din virker OK, bortsett fra disse problemene. 2005-06-01.AIC BIC verdier av ARIMA med begrensede koeffisienter i R. Ulike måter å spesifisere den samme AR eller MA modellen som skal estimeres av funksjon arima i pakkeprognose i R gir forskjellige BIC Bayesian informasjonskriterieverdier Hvorfor skjer dette Overvei to modeller 1 AR 1 2 AR 2 med koeffisient på AR2 begrenset til null På papir, de to modellene er de samme. Men deres estimering kan variere. Ikke sikker på hvorfor de produserer like koeffisientestimater, like loggbarhetsverdier og lik AIC-verdier - men forskjellige BIC-verdier Siden BIC-verdiene er forskjellige, mens sannsynlighetene er like og AIC-verdiene er like, må antallet observasjoner som brukes i estimeringen være forskjellig mellom de to modellene. Imidlertid er den underforståtte forskjellen i antall observasjoner ikke 1 eller 2, men mye dette begrunnet , eller er det en feil Jeg lurer på hva forskjellen er og hvordan BIC beregnes i tilfelle 2 Jeg vil gjerne kunne reproducere resultatene, så jeg må forstå hvordan tingene fungerer, jeg gir et repr fremførbart eksempel Etter å ha kjørt det i R, se på den trykte BIC, og også AICc, verdiene - de er forskjellige mellom T 1000-frøet 1 x rnorm T-modellen1 arima x, rekkefølge c 1,0,0, metode CSS-ML model2 arima x, rekkefølge c 2,0,0, fast c NA, 0, NA, metode CSS-ML print model1 print model2 Det samme gjelder AR p og MA q modeller, som jeg ikke diskutere eksplisitt for å holde det bra hvis noen kunne forklare hvorfor dette skjer takk. Beregningen av AICc og BIC er gjort innen prognosefunksjonen, AIC returneres av arima Hvis du ser på koden for prognose vil du se følgende nparlengde x coef 1 nstar - lengde x residuals - x arma 6 - x arma 7 x arma 5 bic - x aic npar log nstar - 2 aicc - x aic 2 npar nstar nstar - npar - 1 - 1 Merk at npar ikke tar hensyn til ikke estimerte koeffisienter, dvs. angitte verdier Det antas at alle koeffisienter i x coef er estimert. Det ville være mulig å rette opp dette ved å bruke npar - lengde x coef x mask 1 I ve fixed t han versjon av pakken, så CRAN-versjonen vil bli oppdatert ved neste utgivelse. 2005-06-01.AIC BIC verdier av ARIMA med begrensede koeffisienter i R. Ulike måter å spesifisere den samme AR eller MA modellen som skal estimeres av funksjon arima i pakkeprognose i R gir forskjellige BIC Bayesian informasjonskriterieverdier Hvorfor skjer dette Overvei to modeller 1 AR 1 2 AR 2 med koeffisient på AR2 begrenset til null På papir, de to modellene er de samme. Men deres estimering kan variere. Ikke sikker på hvorfor de produserer like koeffisientestimater, like loggbarhetsverdier og lik AIC-verdier - men forskjellige BIC-verdier Siden BIC-verdiene er forskjellige, mens sannsynlighetene er like og AIC-verdiene er like, må antallet observasjoner som brukes i estimeringen være forskjellig mellom de to modellene. Imidlertid er den underforståtte forskjellen i antall observasjoner ikke 1 eller 2, men mye dette begrunnet , eller er det en feil Jeg lurer på hva forskjellen er og hvordan BIC beregnes i tilfelle 2 Jeg vil gjerne kunne reproducere resultatene, så jeg må forstå hvordan tingene fungerer, jeg gir et repr fremførbart eksempel Etter å ha kjørt det i R, se på den trykte BIC, og også AICc, verdiene - de er forskjellige mellom T 1000-frøet 1 x rnorm T-modellen1 arima x, rekkefølge c 1,0,0, metode CSS-ML model2 arima x, rekkefølge c 2,0,0, fast c NA, 0, NA, metode CSS-ML print model1 print model2 Det samme gjelder AR p og MA q modeller, som jeg ikke diskutere eksplisitt for å holde det bra hvis noen kunne forklare hvorfor dette skjer takk. Beregningen av AICc og BIC er gjort innen prognosefunksjonen, AIC returneres av arima Hvis du ser på koden for prognose vil du se følgende nparlengde x coef 1 nstar - lengde x residuals - x arma 6 - x arma 7 x arma 5 bic - x aic npar log nstar - 2 aicc - x aic 2 npar nstar nstar - npar - 1 - 1 Merk at npar ikke tar hensyn til ikke estimerte koeffisienter, dvs. angitte verdier Det antas at alle koeffisienter i x coef er estimert. Det ville være mulig å rette opp dette ved å bruke npar - lengde x coef x mask 1 I ve fixed t han versjon av pakken, så CRAN-versjonen vil bli oppdatert ved neste utgivelse. 2005-06-01.