print

Класс: regARIMA

(Будет удалено) Отобразите результаты оценки для регрессионых моделей с ошибками ARIMA

развернуть все на странице

print будет удалено в следующем релизе. Использование summarize вместо этого.

Синтаксис

print(Mdl,ParamCov)

Описание

print(Mdl,ParamCov) отображает оценки параметров, стандартные ошибки и статистику t для подобранной регрессионой модели с ошибками временных рядов ARIMA Mdl.

Входные параметры

расширить все

Регрессионая модель с ошибками ARIMA, заданная как regARIMA модель, возвращенная regARIMA или estimate.

Ошибка расчета, заданная как числовая матрица.

ParamCov является квадратной матрицей с строкой и столбцом для каждого параметра, известного оптимизатору, который estimate используется для подгонки Mdl. Известные параметры включают все параметры estimate оценки. Если вы задаете параметр как фиксированный во время оценки, то это также известный параметр, и строки и столбцы, связанные с ним, содержат 0с.

print опускает коэффициенты полиномов оператора задержки при лагах, исключенных из Mdl.

print упорядочивает параметры в ParamCov следующим образом:

  • Точка пересечения

  • Ненулевые коэффициенты AR при положительных лагах

  • Ненулевые коэффициенты РСА при положительных лагах

  • Ненулевые коэффициенты MA при положительных лагах

  • Ненулевые коэффициенты SMA при положительных лагах

  • Коэффициенты регрессии (когда Mdl содержит их)

  • Отклонение

  • Степени свободы для t -распределения

Типы данных: double

Примеры

расширить все

Открыть Live Script

Регрессируйте ВВП в ИПЦ с помощью регрессионой модели с ошибками ARMA (1,1) и печатайте результаты .

Загрузите набор макроэкономических данных США и предварительно обработайте данные. 

load Data_USEconModel;
logGDP = log(DataTable.GDP);
dlogGDP = diff(logGDP);
dCPI = diff(DataTable.CPIAUCSL);

Подбор модели к данным. 

Mdl = regARIMA('ARLags',1,'MALags',1);
[EstMdl,EstParamCov] = estimate(Mdl,dlogGDP,'X',...
   dCPI,'Display','off');

Распечатайте оценки. 

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

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

                                  Standard          t     
     Parameter       Value          Error       Statistic 
    -----------   -----------   ------------   -----------
    Intercept       0.014776    0.00146271        10.1018
        AR{1}       0.605274     0.0892902        6.77873
        MA{1}      -0.161651       0.10956       -1.47546
        Beta1     0.00204403   0.000706163        2.89456
     Variance    9.35782e-05   6.03135e-06        15.5153

См. также

Объекты

Функции

Документация по Econometrics Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте