autoregressive-models

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    提取用于自定义函数的ARIMA系数

    我想运行基于ARIMA模型的自定义函数。该函数调用ARIMA（2，0，3）模型中的ma3系数，运行一年的每日数据，并从每个公司减去2的ma3系数。我有五家公司的5年日常数据，所以每家公司应该有5年的年度价值。我的代码： >Stressy =function(x) 2-summary(arima(x, order=c(2,0,3)))$coefficients[1, "ma3"] >Funny =
    r function panel autoregressive-models 2016-03-08

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    如何解释R中的ARMA子集（用于更复杂的时间序列模型）？

    我正在使用R中的时间序列数据集。我必须提出几个模型，其中之一必须来自使用armasubsets（我知道有函数，如auto.arima（），但我仍然必须利用这个图）。你如何解释R中的这个arma子集图？ 我特别想到了第五排，因为它的BIC值只有十分之一更高，尽管我们想要最小化BIC，但我认为这个小的差异是合理的，因为从顶部第五排是比该图中指定的其他潜在模型简单得多。因此，我将如何解释AR组件滞后5,
    r time-series subset moving-average autoregressive-models 2017-04-21

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    Auto.arima（）函数不会导致白噪声。我应该如何去建模数据

    这是初始数据的图（执行对数转换后）。 很明显，既有线性趋势也有季节性趋势。我可以通过第一个和第十二个（季节性）差异来解决这两个问题：diff（diff（data），12）。这样做之后，这里是所得数据的图表 。 这个数据看起来不太好。虽然平均值不变，但随着时间的推移，我们会看到漏斗效应。这里是ACF/PACF：。 任何可能适合尝试的建议。我使用了auto.arima（）函数，该函数建议使用ARIMA
    r time-series moving-average model-fitting autoregressive-models 2017-04-25

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    为什么statsmodels select_order函数与AR模型中的params不同？

    import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.tsa.api as smt import pandas_datareader.data as web start = '2007-01-01' end = '2015-01-01' get_px = lambda x: web.DataReader(x, 'yahoo
    python statistics time-series statsmodels autoregressive-models 2016-11-28

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    如何指定AR1和AR24观察

    我想运行一个小时一系列时间序列预测，华宇固定选项。我只需要按照我的ACF & PACF包括AR1和AR24观察值。有人能指导我如何在R中指定这个选项吗？以下是我的代码。 w_fcast3_mod <- arima(w_fcast3, order=c(24,0,0),fixed=c(NA,NA,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,NA, tra
    r time-series fixed options autoregressive-models 2017-03-09

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    ar（）函数与滞后变量在lm（）

    我想了解“stats”包的ar()函数与通过基本lm()函数在常规线性回归中简单使用滞后变量的区别。 我已经跑： ar(lh) 其中返回： 系数： 0.6534 -0.0636 -0.2269 所以我认为，这意味着推荐模型是AR（3）。如果我的理解是正确的，这意味着数据很好地解释了因变量的滞后1，滞后2和滞后3（作为复制AR（3）结构的方式）。于是我就下面的代码： summary(lm(x~l
    r statistics linear-regression autoregressive-models 2016-05-17

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    脉冲响应函数（IRF）上的grid.arrange + ggplot2

    我正在使用GGplot2 + grid.arrange处理脉冲响应函数图（来自矢量自回归模型）。下面我给你我的实际情节和来自vars包的原始情节。我真的想要任何提示，以改善最终结果 会很好，至少把两个地块靠得更近。 这不是一个完整的问题的话题，但改善要求 这里的全部代码 library(vars) # Define lags lag = VARselect(my_data, lag.max=
    r ggplot2 autoregressive-models 2017-08-11

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    如何获得AR（1）模型结果的T统计数据R

    我有时间序列数据，并使用我的数据运行AR（1）模型。我想要做的是对政策干预的重要性进行测试。所以我的数据是估计治疗效果超过10年（1984年至1994年）。来自R我的结果是这样的： >Call: arima(x = data, order = c(1, 0, 0)) Coefficients: ar1 intercept 0.7063 -0.7838 s.e. 0.0
    r autoregressive-models 2017-05-07

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    C++的AutoRegression移动平均（ARMA）库

    有没有C++的任何库允许计算时间序列的ARMA？经过多次搜索尝试后，我一直无法找到任何东西。 谢谢！
    c++ autoregressive-models 2016-04-22

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    预测与华冠通讯（）平稳序列

    我在预测锻炼工作。首选模型是ARIMA（0,0,1）（0,1,1）4，其中有三个外生变量（Forestalling.1，Forestalling.2，Break）。我的因变量是Pmean，平均房价，外生变量是指示立法和财产危机变化的虚拟变量（这些变量由以下值0,1，-1组成）。 我最初的方法是者区分原始的和适合ARIMA（）模型;然而，这使我试图预测系列作为预测是在平稳序列完成后麻烦 - DIFF
    r forecasting model-fitting code-statistics autoregressive-models 2017-02-21
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