Документация

Модель ARMA по умолчанию

В этом примере показано, как использовать shorthand arima(p,D,q) синтаксис для определения модели ARMA (p, q) по умолчанию ,

По умолчанию все параметры в созданном объекте модели имеют неизвестные значения, и инновационное распределение является Гауссовым с постоянным отклонением.

Задайте модель ARMA (1,1) по умолчанию :

Mdl = arima(1,0,1)

Mdl = 
  arima with properties:

     Description: "ARIMA(1,0,1) Model (Gaussian Distribution)"
    Distribution: Name = "Gaussian"
               P: 1
               D: 0
               Q: 1
        Constant: NaN
              AR: {NaN} at lag [1]
             SAR: {}
              MA: {NaN} at lag [1]
             SMA: {}
     Seasonality: 0
            Beta: [1×0]
        Variance: NaN

Этот выход показывает, что созданный объект модели, MDL, имеет NaN значения для всех параметров модели: константа, коэффициенты AR и MA и отклонение. Можно изменить созданный объект модели с помощью записи через точку или ввести его (вместе с данными) в estimate.

Модель ARMA без постоянного термина

Этот пример показывает, как задать модель ARMA (p, q) с постоянным членом, равным нулю. Используйте синтаксис имя-значение, чтобы задать модель, которая отличается от модели по умолчанию .

Задайте модель ARMA (2,1) без постоянного члена ,

где инновационное распределение является Гауссовым с постоянным отклонением.

Mdl = arima('ARLags',1:2,'MALags',1,'Constant',0)

Mdl = 
  arima with properties:

     Description: "ARIMA(2,0,1) Model (Gaussian Distribution)"
    Distribution: Name = "Gaussian"
               P: 2
               D: 0
               Q: 1
        Constant: 0
              AR: {NaN NaN} at lags [1 2]
             SAR: {}
              MA: {NaN} at lag [1]
             SMA: {}
     Seasonality: 0
            Beta: [1×0]
        Variance: NaN

The ArLags и MaLags аргументы пары "имя-значение" определяют лаги, соответствующие ненулевым коэффициентам AR и MA, соответственно. Свойство Constant в созданном объекте модели равно 0, как указано. Модель имеет значения по умолчанию для всех других свойств, включая NaN значения как заполнители для неизвестных параметров: коэффициентов AR и MA и скалярного отклонения.

Можно изменить созданную модель с помощью записи через точку или ввести ее (вместе с данными) в estimate.

Модель ARMA с известными значениями параметров

Этот пример показывает, как задать модель ARMA (p, q) с известными значениями параметров. Можно использовать такую полностью заданную модель в качестве входов для simulate или forecast.

Задайте модель ARMA (1,1)

где инновационное распределение является t студента с 8 степенями свободы и постоянным отклонением 0,15.

tdist = struct('Name','t','DoF',8);
Mdl = arima('Constant',0.3,'AR',0.7,'MA',0.4,...
    'Distribution',tdist,'Variance',0.15)

Mdl = 
  arima with properties:

     Description: "ARIMA(1,0,1) Model (t Distribution)"
    Distribution: Name = "t", DoF = 8
               P: 1
               D: 0
               Q: 1
        Constant: 0.3
              AR: {0.7} at lag [1]
             SAR: {}
              MA: {0.4} at lag [1]
             SMA: {}
     Seasonality: 0
            Beta: [1×0]
        Variance: 0.15

Все значения параметров заданы, то есть никакое свойство объекта не NaN-значен.

Задайте модель ARMA, используя приложение Econometric Modeler

В приложении Econometric Modeler можно задать структуру задержки, наличие константы и инновационное распределение модели ARMA (p, q), выполнив эти шаги. Все указанные коэффициенты неизвестны, но оценочные параметры.

Для примера:

После того, как вы задаете модель, кликните Estimate, чтобы оценить все неизвестные параметры в модели.