Симуляция Монте-Карло моделей ARIMA или ARIMAX
[Y,E] =
simulate(Mdl,numObs)
[Y,E,V]
= simulate(Mdl,numObs)
[Y,E,V] = simulate(Mdl,numObs,Name,Value)
[
симулирует демонстрационные пути и инновации из модели ARIMA, Y
,E
] =
simulate(Mdl
,numObs
)Mdl
. Ответы могут включать эффекты сезонности.
[
дополнительно симулирует условные отклонения, Y
,E
,V
]
= simulate(Mdl
,numObs
)V
.
[Y,E,V] = simulate(Mdl,numObs,
симулирует демонстрационные пути с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value
)Name,Value
парные аргументы.
|
Модель ARIMA или ARIMAX в виде Свойства |
|
Положительное целое число, которое указывает на количество наблюдений (строки), чтобы сгенерировать для каждого пути выходных параметров |
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value
аргументы. Name
имя аргумента и Value
соответствующее значение. Name
должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN
.
|
Средние нулевые преддемонстрационные инновации, которые вводят начальные значения для модели. Значение по умолчанию: |
|
Положительное целое число, которое указывает на количество демонстрационных путей (столбцы), чтобы сгенерировать. Значение по умолчанию: |
|
Положительные преддемонстрационные условные отклонения, которые вводят начальные значения для любой условной модели отклонения. Если отклонение модели является постоянным, то Значение по умолчанию: |
|
Матрица данных о предикторе с длиной Значение по умолчанию: |
|
Преддемонстрационные данные об ответе, которые вводят начальные значения для модели. Значение по умолчанию: |
Примечания
NaN
s указывают на отсутствующие значения и simulate
удаляет их. Программное обеспечение объединяет преддемонстрационные данные, затем использует мудрое списком удаление, чтобы удалить любой NaN
s в преддемонстрационной матрице данных или X
. Таким образом, simulate
наборы PreSample
= [Y0 E0 V0]
, затем это удаляет любую строку в PreSample
или X
это содержит по крайней мере один NaN
.
Удаление NaN
s в основных данных уменьшает эффективный объем выборки. Такое удаление может также создать неправильные временные ряды.
simulate
принимает, что вы синхронизируете ряд предиктора, таким образом, что новые наблюдения происходят одновременно. Программное обеспечение также принимает, что вы синхронизируете преддемонстрационный ряд так же.
|
|
|
|
|
|
[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.