Начальные значения для regARIMA Образцовой Оценки

estimate использует fmincon от Optimization Toolbox™, чтобы минимизировать отрицательную loglikelihood целевую функцию. fmincon требует, чтобы начальная буква (т.е. запускающийся) значения начала процесс оптимизации.

Если вы хотите задать свои собственные начальные значения, то используйте аргументы пары "имя-значение". Например, чтобы задать 0.1 для начального значения несезонного коэффициента AR ошибочной модели, передайте аргумент пары "имя-значение" 'AR0',0.1 в estimate.

По умолчанию estimate генерирует начальные значения с помощью стандартных методов временных рядов. Если вы частично задаете начальные значения (то есть, задайте начальные значения для некоторых параметров), estimate соблюдает начальные значения, которые вы устанавливаете, и генерирует начальные значения по умолчанию для остающихся параметров.

estimate осуществляет устойчивость и обратимость для всего сезонного и несезонного AR и полиномов оператора задержки MA ошибочной модели. Когда вы задаете начальные значения для AR и коэффициентов MA, возможно, что estimate не может найти начальные значения для остающихся коэффициентов, которые удовлетворяют устойчивость и обратимость. В этом случае estimate соблюдает ваши начальные значения и устанавливает остающиеся начальные содействующие значения к 0.

Путем estimate генерирует начальные значения по умолчанию, зависит от модели.

  • Если модель содержит компонент регрессии и прерывание, то estimate выполняет обычные наименьшие квадраты (OLS). estimate использует оценки для Beta0 и Intercept0. Затем estimate выводит безусловные воздействия с помощью модели регрессии. estimate использует выведенные безусловные воздействия и ошибочную модель ARIMA, чтобы собрать другие начальные значения.

  • Если модель не содержит компонент регрессии и прерывание, то безусловный ряд воздействия является рядом ответа. estimate использует безусловные воздействия и ошибочную модель ARIMA, чтобы собрать другие начальные значения.

Эта таблица суммирует методы что использование estimate, чтобы собрать остающиеся начальные значения.

 Метод, чтобы сгенерировать начальные значения
ПараметрОшибочная модель не содержит условия MAОшибочная модель содержит условия MA
AROLSРешите уравнения Уокера Рождества [1].
MAНет данныхРешите уравнения Уокера Рождества [1].
ДисперсияОтклонение генеральной совокупности невязок OLSОтклонение выведенного инновационного процесса (использующий начальные коэффициенты MA)

Ссылки

[1] Поле, G. E. P. Г. М. Дженкинс и Г. К. Рейнсель. Анализ timeseries: Прогнозирование и Управление. 3-й редактор Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1994.

Смотрите также

|

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте