impulse

Функция импульсной характеристики

Синтаксис

impulse(Mdl)
impulse(Mdl,numObs)
Y = impulse(___)

Описание

impulse(Mdl) строит дискретную диаграмму стебель-листья функции импульсной характеристики для одномерной модели ARIMA, Mdl, в окне текущей фигуры.

impulse(Mdl,numObs) строит функцию импульсной характеристики для numObs периоды.

Y = impulse(___) возвращает импульсную характеристику в вектор-столбце для любого из предыдущих входных параметров.

Входные параметры

Mdl

Модель ARIMA, как создано arima или estimate.

numObs

Положительное целое число, указывающее на количество наблюдений, чтобы включать в импульсную характеристику (количество периодов, для который impulse вычисляет импульсную характеристику).

Когда вы задаете numObs, impulse вычисляет импульсную характеристику путем фильтрации модульного импульса, сопровождаемого нулевым вектором соответствующей длины. Алгоритм фильтрации очень быстр и приводит к импульсной характеристике известной длины.

Если вы не задаете numObs, impulse определяет количество наблюдения с помощью полиномиального алгоритма деления базовых полиномов оператора задержки, mldivide.

Выходные аргументы

Y

Вектор-столбец импульсных характеристик. Если вы задаете numObs, затем Y numObs- 1. Если вы не задаете numObs, базовый алгоритм деления полинома оператора задержки возвращает импульсную характеристику обычно неизвестной длины.

Примеры

развернуть все

Задайте модель AR (2),

yt=0.5yt-1-0.7yt-2+εt.

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 функцию импульсной характеристики, не задавая количество наблюдений.

impulse(Mdl)

Модель является стационарной; функция импульсной характеристики затухает в синусоидальном шаблоне.

Задайте модель ARMA(1,1),

yt=0.7yt-1+εt+0.2εt-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 функцию импульсной характеристики 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 ряда импульсной характеристики.

Больше о

развернуть все

Советы

  • Чтобы улучшать производительность алгоритма фильтрации, задайте количество наблюдений, чтобы включать в импульсную характеристику, numObs. Когда вы не задаете numObs, impulse вычисляет импульсную характеристику путем преобразования входной модели в усеченное, бесконечную степень, представление скользящего среднего значения с помощью относительно медленного алгоритма деления полинома оператора задержки. Это приводит к импульсной характеристике обычно неизвестной длины.

Ссылки

[1] Поле, G. E. P. Г. М. Дженкинс и Г. К. Рейнсель. Анализ Временных Рядов: 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 Временных Рядов. Принстон, NJ: Издательство Принстонского университета, 1994.

[4] Lütkepohl, H. Новое введение в несколько анализ временных рядов. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Springer-Verlag, 2007.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте