Сгенерируйте одномерную авторегрессивную интегрированную функцию импульсной характеристики (IRF) модели (ARIMA) скользящего среднего значения
impulse
генерирует, или графики, функция импульсной характеристики (IRF) одномерного авторегрессивного интегрированного скользящего среднего значения (ARIMA) процесс, заданный arima
объект модели.
В качестве альтернативы можно использовать armairf
чтобы сгенерировать или построить IRF процесса ARMA, заданного AR и MA, изолируют коэффициенты полинома оператора.
Чтобы улучшать производительность алгоритма фильтрации, задайте количество периодов, чтобы включать в numObs
IRF. Когда вы не задаете
numObs
, impulse
вычисляет IRF при помощи алгоритма деления полинома оператора задержки, который является относительно медленным, чтобы представлять входную модель Mdl
как усеченное, бесконечная степень, модель скользящего среднего значения. Длина получившегося IRF обычно неизвестна.
[1] Поле, Джордж Э. П., Гвилим М. Дженкинс и Грегори К. Рейнсель. Анализ Временных Рядов: Прогнозирование и Управление. 3-й редактор Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1994.
[2] Enders, Уолтер. Прикладные эконометрические временные ряды. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1995.
[3] Гамильтон, анализ временных рядов Джеймса Д. Принстон, NJ: Издательство Принстонского университета, 1994.
[4] Lütkepohl, Гельмут. Новое введение в несколько анализ временных рядов. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Springer-Verlag, 2007.
[5] Пустошь, H. Исследование в анализе стационарных временных рядов. Упсала, Швеция: Almqvist & Wiksell, 1938.