Класс: arima
Импульсная функция отклика
impulse(Mdl)
impulse(Mdl,numObs)
Y = impulse(___)
impulse( строит дискретную диаграмму стебель-листья импульсной функции отклика для одномерной модели ARIMA, Mdl)Mdl, в окне текущей фигуры.
impulse( строит импульсную функцию отклика в течение периодов Mdl,numObs)numObs.
Y = impulse(___) возвращает импульсный ответ в вектор-столбце для любого из предыдущих входных параметров.
| |
|
Положительное целое число, указывающее на количество наблюдений, чтобы включать в импульсный ответ (количество периодов, в течение которых Когда вы задаете Если вы не задаете |
|
Вектор-столбец импульсных ответов. Если вы задаете |
Задайте модель AR (2),
Mdl = arima('AR',{0.5,-0.7},'Constant',0)
Mdl =
arima with properties:
Description: "ARIMA(2,0,0) Model (Gaussian Distribution)"
Distribution: Name = "Gaussian"
P: 2
D: 0
Q: 0
Constant: 0
AR: {0.5 -0.7} at lags [1 2]
SAR: {}
MA: {}
SMA: {}
Seasonality: 0
Beta: [1×0]
Variance: NaN
Постройте импульсную функцию отклика, не задавая количество наблюдений.
impulse(Mdl)
Модель является стационарной; импульсная функция отклика затухает в синусоидальном шаблоне.
Задайте модель ARMA(1,1),
Mdl = arima('AR',0.7,'MA',0.2,'Constant',0)
Mdl =
arima with properties:
Description: "ARIMA(1,0,1) Model (Gaussian Distribution)"
Distribution: Name = "Gaussian"
P: 1
D: 0
Q: 1
Constant: 0
AR: {0.7} at lag [1]
SAR: {}
MA: {0.2} at lag [1]
SMA: {}
Seasonality: 0
Beta: [1×0]
Variance: NaN
Сохраните импульсную функцию отклика в течение 15 периодов.
Y = impulse(Mdl,15)
Y = 15×1
1.0000
0.9000
0.6300
0.4410
0.3087
0.2161
0.1513
0.1059
0.0741
0.0519
⋮
Когда вы задаете количество наблюдений, вы знаете длину выходного импульсного ряда ответа.
Чтобы улучшать производительность алгоритма фильтрации, задайте количество наблюдений, чтобы включать в импульсный ответ, numObs. Когда вы не задаете numObs, impulse вычисляет импульсный ответ путем преобразования входной модели в усеченное, бесконечную степень, представление скользящего среднего значения с помощью относительно медленного алгоритма деления полинома оператора задержки. Это приводит к импульсному ответу обычно неизвестной длины.
[1] Поле, G. E. P. Г. М. Дженкинс и Г. К. Рейнсель. Анализ timeseries: Предсказывая и Управление 3-й редактор Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1994.
[2] Enders, W. Прикладные эконометрические временные ряды. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, 1995.
[3] Гамильтон, J. D. Анализ timeseries. Принстон, NJ: Издательство Принстонского университета, 1994.
[4] Lütkepohl, H. Новое введение в несколько анализ временных рядов. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Springer-Verlag, 2007.