Этот пример показывает, как задать инновационное распределение t для модели ARIMA при помощи приложения Econometric Modeler. Пример также показывает, как соответствовать модели к данным. Набор данных, который хранится в Data_JAustralian.mat, содержит журнал ежеквартальный австралийский Индекс потребительских цен (CPI), измеренный от 1 972 и 1991 среди других временных рядов.
В командной строке загрузите набор данных Data_JAustralian.mat.
load Data_JAustralianПреобразуйте таблицу DataTable в расписание:
Очистите имена строки DataTable.
Преобразуйте время выборки в вектор datetime.
Преобразуйте таблицу в расписание путем соединения строк со временем выборки в dates.
DataTable.Properties.RowNames = {};
dates = datetime(dates,'ConvertFrom','datenum',...
'Format','ddMMMyyyy','Locale','en_US');
DataTable = table2timetable(DataTable,'RowTimes',dates);В командной строке откройте приложение Econometric Modeler.
econometricModeler
Также откройте приложение из галереи приложений (см. Econometric Modeler).
Импортируйте DataTable в приложение:
На вкладке Econometric Modeler, в разделе Import, нажатии кнопки
.
В диалоговом окне Import Data, в столбце Import?, устанавливают флажок для переменной DataTable.
Нажмите Import.
Переменные, включая PAU, появляются в Data Browser, и график временных рядов, содержащий весь ряд, появляется в окне рисунка Time Series Plot(EXCH).
Создайте график временных рядов PAU путем двойного клика по PAU в Data Browser.
Оцените модель ARIMA (2,1,0) для журнала ежеквартальный австралийский CPI. Задайте инновационное распределение t. (Для получения дополнительной информации смотрите Выбор Модели Поля-Jenkins Реализации и Оценку Используя Приложение Econometric Modeler и Выполните Модель ARIMA Остаточная Диагностика Используя Приложение Econometric Modeler.)
В Data Browser выберите временные ряды PAU.
На вкладке Econometric Modeler, в разделе Models, нажимают ARIMA.
В диалоговом окне ARIMA Model Parameters, на вкладке Lag Order:
Установите Degree of Integration на 1.
Установите Autoregressive Order на 2.
Нажмите кнопку Innovation Distribution, затем выберите t.
Нажмите Estimate.
Образцовая переменная ARIMA_PAU появляется в разделе Models Data Browser, и его сводные данные оценки появляются в документе Model Summary(ARIMA_PAU).
Приложение оценивает инновационные степени свободы t (DoF) наряду с коэффициентами модели и отклонением.