Этот пример показывает, как задать t инновационное распределение для модели ARIMA с помощью Econometric Modeler приложения. Пример также показывает, как подгонять модель к данным. Набор данных, который хранится в Data_JAustralian.mat, содержит журнал квартальный индекс потребительских цен Австралии (ИПЦ), измеренный из 1972 и 1991, среди других временных рядов.
В командной строке загрузите Data_JAustralian.mat набор данных.
load Data_JAustralianПреобразуйте таблицу DataTable в расписание:
Очистить имена строк DataTable.
Преобразуйте время дискретизации в datetime вектор.
Преобразуйте таблицу в расписание путем связи строк с временами дискретизации в dates.
DataTable.Properties.RowNames = {};
dates = datetime(dates,'ConvertFrom','datenum',...
'Format','ddMMMyyyy','Locale','en_US');
DataTable = table2timetable(DataTable,'RowTimes',dates);В командной строке откройте приложение Econometric Modeler.
econometricModeler
Также откройте приложение из галереи Apps (см. Econometric Modeler).
Импортируйте DataTable в приложение:
На вкладке Econometric Modeler, в разделе Import, нажмите.
В Import Data окне в столбце Import? установите флажок для DataTable переменная.
Нажмите Import.
Переменные, включая PAU, появится на панели Time Series, а график временных рядов, содержащий все ряды, появится в Time Series Plot(EXCH) окне рисунка.
Создайте временные ряды графиков PAU двойным кликом мыши PAU на панели Time Series.
Оцените модель ARIMA (2,1,0) для логарифмического квартального ИПЦ Австралии. Укажите t инновационное распределение. (Для получения дополнительной информации см. «Реализация выбора и оценки модели Box-Jenkins с использованием приложения Econometric Modeler» и «Выполнение остаточной диагностики модели ARIMA с помощью приложения Econometric Modeler».)
На панели Time Series выберите PAU временные ряды.
На вкладке Econometric Modeler, в разделе Models, нажмите ARIMA.
В диалоговом окне ARIMA Model Parameters на вкладке Lag Order:
Установите Degree of Integration равным 1.
Установите Autoregressive Order равным 2.
Нажмите кнопку Innovation Distribution, затем выберите t.
Нажмите Estimate.
Переменная модели ARIMA_PAU появится на панели Models, его значение появится на панели Preview, а сводные данные оценок появятся в Model Summary(ARIMA_PAU) документе.
Приложение оценивает t инновационные степени свободы (DoF) наряду с коэффициентами модели и отклонением.