Exponenta Banner
exponenta event banner

print

(Чтобы быть удаленным), Отображают результаты оценки параметра для моделей ARIMA или ARIMAX

расширьте все на странице

print будет удален в будущем релизе. Используйте summarize вместо этого.

Синтаксис

print(EstMdl,EstParamCov)

Описание

print(EstMdl,EstParamCov) оценки параметра отображений, стандартные погрешности и статистика t для подбиравшей модели ARIMA или ARIMAX.

Входные параметры

EstMdl

arima модель, оцененная с помощью estimate.

EstParamCov

Ошибочная ковариационная матрица отклонения оценки, как выведено estimate. EstParamCov квадратная матрица со строкой и столбцом для каждого параметра, известного оптимизатору когда Mdl было подходящим estimate. Известные параметры включают все параметры estimate предполагаемый. Если вы задали параметр, как зафиксировано во время оценки, то это - также известный параметр, и строки и столбцы, сопоставленные с ним, содержат 0s.

Параметры в EstParamCov упорядочены можно следующим образом:

  • Постоянный

  • Ненулевые коэффициенты AR в положительных задержках

  • Ненулевые коэффициенты SAR в положительных задержках

  • Ненулевые коэффициенты MA в положительных задержках

  • Ненулевые коэффициенты SMA в положительных задержках

  • Коэффициенты регрессии (когда EstMdl содержит их),

  • Параметры отклонения (скаляр для моделей постоянного отклонения или вектор параметров для условной модели отклонения)

  • Степени свободы (только инновационное распределение t)

Примеры

развернуть все

Скрипт Open Live Script

Распечатайте результаты оценки модели ARIMA с помощью симулированных данных.

Симулируйте данные из модели ARMA(1,1) с помощью известных значений параметров. 

MdlSim = arima('Constant',0.01,'AR',0.8,'MA',0.14,...
    'Variance',0.1);
rng 'default';
Y = simulate(MdlSim,100);

Подбирайте модель ARMA(1,1) к симулированным данным, выключая отображение печати. 

Mdl = arima(1,0,1);
[EstMdl,EstParamCov] = estimate(Mdl,Y,'Display','off');

Распечатайте результаты оценки. 

print(EstMdl,EstParamCov) 
Warning: PRINT will be removed in a future release; use SUMMARIZE instead.

 
    ARIMA(1,0,1) Model:
    --------------------
    Conditional Probability Distribution: Gaussian

                                  Standard          t     
     Parameter       Value          Error       Statistic 
    -----------   -----------   ------------   -----------
     Constant      0.0445373     0.0460376       0.967412
        AR{1}       0.822892     0.0711631        11.5635
        MA{1}        0.12032      0.101817        1.18173
     Variance       0.133727     0.0178793         7.4794
Скрипт Open Live Script

Распечатайте результаты оценки модели ARIMAX.

Загрузите набор данных Значений по умолчанию Кредита, присвойте ответ IGD Y и AGE предикторов, CPF и SPR к матричному X, и получите объем выборки T. Чтобы избежать отвлечения от цели этого примера, примите, что все ряды предиктора являются стационарными. 

load Data_CreditDefaults 
X = Data(:,[1 3:4]);
T = size(X,1);
y = Data(:,5);

Разделите начальные значения от основного ответа и ряда предиктора. 

y0 = y(1);
yEst = y(2:T);
XEst = X(2:end,:);

Установите модель ARIMAX(1,0,0) yt=c+ϕ1yt-1+εt к MdlY соответствовать к данным. 

MdlY = arima(1,0,0);

Подбирайте модель к данным и задайте начальные значения. 

[EstMdl,EstParamCov] = estimate(MdlY,yEst,'X',XEst,...
'Y0',y0,'Display','off');

Распечатайте результаты оценки. 

 print(EstMdl,EstParamCov) 
Warning: PRINT will be removed in a future release; use SUMMARIZE instead.

 
    ARIMAX(1,0,0) Model:
    ---------------------
    Conditional Probability Distribution: Gaussian

                                  Standard          t     
     Parameter       Value          Error       Statistic 
    -----------   -----------   ------------   -----------
     Constant      -0.204768      0.266078      -0.769578
        AR{1}     -0.0173091      0.565618      -0.030602
      Beta(1)      0.0239329     0.0218417        1.09574
      Beta(2)     -0.0124602    0.00749917       -1.66154
      Beta(3)      0.0680871     0.0745041       0.913871
     Variance     0.00539463    0.00224393         2.4041

Смотрите также

Объекты

Функции

Документация Econometrics Toolbox
Поддержка