如何在R中创建具有特定MA（或q）项的ARIMA模型

Question

我很难计算出使用arima {stats}创建具有特定MA项的ARMA模型的特定方式，最大数量。

我的意思是，我需要具体的AR（1）MA（1,4）模型，应该导致一个截距，AR1术语，MA1术语和MA4术语......但是这个不同于AR（1）MA（4）模型，其将具有MA1，MA2，MA3和MA（4）的条件。

我可以用tseries包中的arma函数来做到这一点。

> ar1ma14.model<-arma(ppi.d, lag=list(ar=1, ma=c(1,4))) 
Warning message: 
In arma(ppi.d, lag = list(ar = 1, ma = c(1, 4))) : order is ignored 

摘要（ar1ma14.model）

Call: 
arma(x = ppi.d, lag = list(ar = 1, ma = c(1, 4))) 

Model: 
ARMA(1,4) 

Residuals: 
    Min   1Q  Median   3Q  Max 
-0.0401487 -0.0056047 0.0004295 0.0045259 0.0379418 

Coefficient(s): 
      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
ar1  0.765279 0.080376 9.521 < 2e-16 *** 
ma1  -0.355297 0.102216 -3.476 0.000509 *** 
ma4  0.297776 0.098485 3.024 0.002498 ** 
intercept 0.001855 0.001026 1.808 0.070603 . 

所以它的工作原理与ARMA，但ARMA功能不具有相同的预测能力，华宇。

我已经尝试了在arima（p，d，q）中插入一个列表作为q的所有可能性，并且我找不到其他任何示例。

有没有人有想法？

Answer 1

我想通了。

这是什么季节性参数是为我所怀疑，但无法让它工作正确。基本上，AR（1）MA（1,4）模型是在t-4时段具有季节性移动平均值的AR（1）MA（1）模型（因为这是季度数据，所以是有意义的）。

因此，与华冠做到这一点的方法是：

ar1ma14.model<-arima(ppi.d, order=c(1,0,1), seasonal=list(order=c(0,0,1), period=4)) 

Call: 
arima(x = ppi.d, order = c(1, 0, 1), seasonal = list(order = c(0, 0, 1), period = 4)) 

Coefficients: 
     ar1  ma1 sma1 intercept 
     0.8077 -0.3877 0.2297  0.0076 
s.e. 0.0855 0.1295 0.0891  0.0032 

同样，我需要测试的AR（2）MA（| 4 |）模型，它仅包括MA4项，而不是MA1， MA2或MA3。因此，这将是具有季节性MA4的AR（2）模型...

ar2ma4.model<-arima(ppi.d, order=c(2,0,0), seasonal=list(order=c(0,0,1), period=4)) 

Call: 
arima(x = ppi.d, order = c(2, 0, 0), seasonal = list(order = c(0, 0, 1), period = 4)) 

Coefficients: 
     ar1  ar2 sma1 intercept 
     0.4570 0.1611 0.2574  0.0078 
s.e. 0.0769 0.0790 0.0841  0.0027 

sigma^2 estimated as 0.0001147: log likelihood = 523.37, aic = -1036.75