Exponenta Banner

infer

Вывод модели ARIMA или ARIMAX невязок или условных отклонений

развернуть все на странице

Синтаксис

[E,V] = infer(Mdl,Y)
[E,V,logL] = infer(Mdl,Y)
[E,V,logL] = infer(Mdl,Y,Name,Value)

Описание

[E,V] = infer(Mdl,Y) выводит невязки и условные отклонения одномерной модели ARIMA, соответствующей данным Y.

[E,V,logL] = infer(Mdl,Y) дополнительно возвращает значения целевой функции логарифмической правдоподобности.

[E,V,logL] = infer(Mdl,Y,Name,Value) выводит невязки модели ARIMA или ARIMAX и условные отклонения и возвращает значения целевой функции логарифмической правдоподобности с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value аргументы в виде пар.

Входные параметры

расширить все

Полностью заданная модель ARIMA, заданная как arima объект модели, созданный arima или estimate.

Свойства Mdl не может содержать NaN значения.

Данные отклика, заданные как числовой вектор-столбец или числовая матрица. Если Y является матрицей, тогда она имеет numObs наблюдения и numPaths отдельные, независимые пути.

infer выводит невязки и отклонения Y. Y представляет временные ряды, характеризующийся Mdl, и это продолжение серии предварительных образцов Y0.

  • Если Y является вектор-столбец, затем представляет один путь базового ряда.

  • Если Y является матрицей, тогда она представляет numObs наблюдения за numPaths пути базовых временных рядов.

infer принимает, что наблюдения в любой строке происходят одновременно. Последнее наблюдение за любыми сериями - последнее.

Типы данных: double

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Предварительный пример инноваций, которые имеют среднее значение 0 и обеспечивают начальные значения для модели, заданные как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'E0' и числовой вектор-столбец или числовая матрица.

E0 должен содержать не менее numPaths столбцы и достаточно строк, чтобы инициализировать модель ARIMA и любую модель условного отклонения. То есть E0 должен содержать не менее Mdl.Q инновации, но могут быть больше, если вы используете модель условного отклонения. Если количество строк в E0 превышает необходимое число, затем infer использует только последние наблюдения. Последняя строка содержит последнее наблюдение.

Если количество столбцов превышает numPaths, затем infer использует только первое numPaths столбцы. Если E0 является вектор-столбец, тогда infer применяет его к каждому выводимому пути.

Типы данных: double

Предварительная выборка условных отклонений, обеспечивающих начальные значения для любой модели условных отклонений, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'V0' и числовой вектор-столбец или матрицу с положительными записями.

V0 должен содержать не менее numPaths столбцы и достаточно строк, чтобы инициализировать модель отклонения. Если количество строк в V0 превышает необходимое число, затем infer использует только последние наблюдения. Последняя строка содержит последнее наблюдение.

Если количество столбцов превышает numPaths, затем infer использует только первое numPaths столбцы. Если V0 является вектор-столбец, тогда infer применяет его к каждому выводимому пути.

По умолчанию infer устанавливает необходимые наблюдения на безусловное отклонение процесса условного отклонения.

Типы данных: double

Экзогенные данные предиктора для регрессионного компонента, заданные как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'X' и матрицу.

Столбцы X являются отдельными синхронизированными временными рядами с последней строкой, содержащей последние наблюдения.

Если вы не задаете Y0, затем количество строк X должен быть по крайней мере numObs + Mdl.P. В противном случае количество строк X должно быть по крайней мере numObs. В любом случае, если количество строк X превышает необходимое число, затем infer использует только последние наблюдения.

По умолчанию условная средняя модель не имеет коэффициента регрессии.

Типы данных: double

Предварительный пример данных отклика, который обеспечивает начальные значения для модели, заданные как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Y0' и числовой вектор-столбец или числовая матрица. Y0 должен содержать не менее Mdl.P строки и numPaths столбцы. Если количество строк в Y0 превышает Mdl.P, затем infer использует только последние Mdl.P наблюдения. Последняя строка содержит последнее наблюдение. Если количество столбцов превышает numPaths, затем infer использует только первое numPaths столбцы. Если Y0 является вектор-столбец, тогда infer применяет его к каждому выводимому пути.

По умолчанию infer backcasts для получения необходимых наблюдений.

Типы данных: double

Примечания

  • NaNs указывают отсутствующие значения и infer удаляет их. Программное обеспечение объединяет предварительные образцы данных и основные наборы данных отдельно, затем использует список удаления, чтобы удалить любые NaNс. То есть infer устанавливает PreSample = [Y0 E0 V0] и Data = [Y X], затем он удаляет любую строку в PreSample или Data который содержит, по крайней мере, один NaN.

  • Удаление NaNs в основных данных уменьшает эффективный размер выборки. Такое удаление может также создать неправильные временные ряды.

  • infer принимает, что вы синхронизируете ряд отклика и предиктора таким образом, чтобы последнее наблюдение каждого происходило одновременно. Программа также принимает, что вы синхронизируете предварительный образец серии аналогично.

  • Программное обеспечение применяет все экзогенные серии в X каждой серии ответов в Y.

Выходные аргументы

расширить все

Выведенные невязки, возвращенные как числовая матрица. E имеет numObs строки и numPaths столбцы.

Выведенные условные отклонения, возвращенные как числовая матрица. V имеет numObs строки и numPaths столбцы.

Значения целевой функции логарифмической правдоподобности, сопоставленные с Mdl модели, возвращенный как числовой вектор. logL имеет numPaths элементы, сопоставленные с соответствующим путем в Y.

Типы данных: double

Примеры

расширить все

Открыть Live Script

Вывод невязок из модели AR.

Задайте модель AR (2), используя известные параметры .

Mdl = arima('AR',{0.5,-0.8},'Constant',0.002,...
	'Variance',0.8);

Симулируйте данные отклика с 102 наблюдениями. 

rng 'default';
Y = simulate(Mdl,102);

Используйте первые два отклика в качестве предварительных образцов данных и выведите невязки для остальных 100 наблюдений. 

E = infer(Mdl,Y(3:end),'Y0',Y(1:2));
figure;
plot(E);
title 'Inferred Residuals';

Figure contains an axes. The axes with title Inferred Residuals contains an object of type line.

Открыть Live Script

Вывод условных отклонений из композитной модели AR (1) и GARCH (1,1).

Задайте модель AR (1), используя известные параметры. Установите отклонение равной garch модель. 

Mdl = arima('AR',{0.8,-0.3},'Constant',0);
MdlVar = garch('Constant',0.0002,'GARCH',0.6,...
	'ARCH',0.2);
Mdl.Variance = MdlVar;

Симулируйте данные отклика с 102 наблюдениями. 

rng 'default';
Y = simulate(Mdl,102);

Вывод условных отклонений для последних 100 наблюдений без использования предварительных образцов данных. 

[Ew,Vw] = infer(Mdl,Y(3:end));

Выведите условные отклонения для последних 100 наблюдений, используя первые два наблюдения в качестве предварительных образцов данных. 

[E,V] = infer(Mdl,Y(3:end),'Y0',Y(1:2));

Постройте график двух наборов условных отклонений для сравнения. Рассмотрим первые несколько наблюдений, чтобы увидеть небольшое различие между рядами в начале. 

figure;
subplot(2,1,1);
plot(Vw,'r','LineWidth',2);
hold on;
plot(V);
legend('Without Presample','With Presample');
title 'Inferred Conditional Variances';
hold off

subplot(2,1,2);
plot(Vw(1:5),'r','LineWidth',2);
hold on;
plot(V(1:5));
legend('Without Presample','With Presample');
title 'Beginning of Series';
hold off

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title Inferred Conditional Variances contains 2 objects of type line. These objects represent Without Presample, With Presample. Axes 2 with title Beginning of Series contains 2 objects of type line. These objects represent Without Presample, With Presample.

Открыть Live Script

Вывод невязок из модели ARMAX.

Задайте модель ARMA (1,2), используя известные параметры для отклика (MdlY) и модель AR (1) для данных предиктора (MdlX). 

MdlY = arima('AR',0.2,'MA',{-0.1,0.6},'Constant',...
    1,'Variance',2,'Beta',3);
MdlX = arima('AR',0.3,'Constant',0,'Variance',1);

Симулируйте данные отклика и предиктора с 102 наблюдениями. 

rng 'default'; % For reproducibility
X = simulate(MdlX,102);
Y = simulate(MdlY,102,'X',X);

Используйте первые два отклика в качестве предварительных образцов данных и выведите невязки для остальных 100 наблюдений. 

E = infer(MdlY,Y(3:end),'Y0',Y(1:2),'X',X);
figure;
plot(E);
title 'Inferred Residuals';

Figure contains an axes. The axes with title Inferred Residuals contains an object of type line.

Ссылки

[1] Box, G. E. P., G. M. Jenkins, and G. C. Reinsel. Анализ временных рядов: прогнозирование и управление 3-м эд. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1994.

[2] Enders, W. Applied Econometric Time Series. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 1995.

[3] Гамильтон, Дж. Д. Анализ временных рядов. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1994.

См. также

Объекты

Функции

Темы

Документация по Econometrics Toolbox

Поддержка