問題タブ [autoregressive-models]

次の投稿と同じ問題がありますが、より多くのサンプルがあり、外れ値のインデックスがわかっています。

https://stats.stackexchange.com/questions/73304/outlier-treatment-in-vector-autoregression-var-model?newreg=31eda9f1618047dcba346fdcb8014dcb

外れ値を削除してみました。できます。また、外れ値にダミー変数を含めて (ダミーは外れ値で 1 の値を取り、それ以外の場合は 0 を取ります)、2 つの処理を比較したいと思います。これを行う理由の 1 つは、t1 での特別なイベントが t2 での応答変数 y2 にも影響を与える可能性があるためです。ただし、t2 への影響はそれほど大きくないため、y2 は外れ値ではありません。

Question: R パッケージの VARvarsは "NAs in y" を返します。ダミー変数が多くのゼロで構成されているためだと思います。修正方法がわかりません。前もって感謝します。

自己回帰モデルを生成するために、aryule() コマンドがあり、フィルターを使用してAR モデルを推定することもできます。しかし、MA モデルを生成するにはどうすればよいでしょうか。たとえば、MA(20) モデルの生成方法を教えてください。そうするための適切なテクニックが見つかりませんでした。ノイズは非線形マップから生成されます

したがって、MA モデルはepsilon項にわたって回帰します。

Q1:上記のノイズ モデルを使用して、できれば MA(20) で MA モデルのコードと関数形式を示すと、非常に役立ちます。

Q2:これは、ランダム ノイズを使用して AR(20) を生成した方法ですが、MA と AR の両方に rand を使用する代わりに、上記の式をノイズとして使用する方法がわかりません。

いくつかのARIMAモデルを推定して係数を取得しましたが、推定された係数を使用してシリーズをプロットする簡単な方法はありますか?

だから私は得た

推定値 (2,2,0) から係数を呼び出すことができますが、以前に別のシリーズで行ったように、手動でシリーズを作成する必要があります。

これを行う簡単な方法を知っていますか？今、私は 4 つのシリーズを持っています。どうもありがとう！

私は非常に新しいですmtsが、の例が代わりにVARMACpp機能していないようです 。例は次のとおりです。VARMACppVARMA

動作します！一緒に働くVARMACpp

解決できなかった次のエラーを返します。

時間反復分散に関するコードを書きたいと思います。関数は次のようになります。

シグマ(t)=アルファx(t-1)+ベータシグマ(t-1)

残念ながら、この時間コンポーネントを for ループなどに取り込む方法がわかりません。この種の問題を処理する方法を知っている人はいますか?

VAR モデルは、単変量自己回帰 (AR) モデルを複数の時系列に一般化します。時間 t の観察に基づいて次の式を概説するベクトル自己回帰モデルを実装したいと思います。

x(t) = c + (t-1)∑(i ​​= t + T)* a(i)x(i) + €(t)

a(i) = モデルのパラメータ €(t) = ガウス ノイズ

私が使用しているデータは非常に大きいので投稿しませんが、合成データの隣接行列を出力することは助けが必要です。これは私が持っているものです:

easy_install -U statsmodels を使用して Statsmodels 0.6.1 をダウンロードしました。つまり、既存の statsmodels をアップグレードすることを選択しました。OS X/anaconda/spyder を使用しています。

インポートを実行すると、python はまだ古いバージョンの statsmodels をインポートします。

しかし、statsmodels の新しいバージョンの一部である arma_order_select_ic をインポートしていません。

Python が新しいバージョンを使用できるように、ディレクトリ内の古いバージョンの statsmodels を削除する必要がありますか?

試してみましたが、特にARMAパラメータの選択プロセスで、計算の一部が出力を変更しました。

また、自分のディレクトリに stattools.py をコピーしようとしましたが、インポートできない新しい statsmodels フォルダーにあるため、stattools.py のインポートを実行できません。

したがって、両方の statsmodels バージョンを 1 つのコードで実行したいと思います! それは可能ですか？

または、新しい statsmodels フォルダー全体のエイリアス/リンクを別のディレクトリに配置して、そこから呼び出すことはできますか (試してみましたが、機能しません)。

これは紛らわしいと思いますが、そうです。

誰かが親切で初心者を助けてくれることを願っています。

乾杯

時系列の ARMA 予測の概要 ( print arma_mod.summary()) は、信頼区間に関するいくつかの数値を示しています。予測値を示すプロットでこれらの数値を予測間隔として使用することは可能ですか?

私はコードを推測します：

ここにあります：モデル予測の信頼区間

...ARMA 予測ではなく OLS 用に作成されているため、ここでは適用されません。github もチェックしましたが、時系列予測に関連する可能性のある新しいものは見つかりませんでした。

（予測を行うには、特にサンプル外の予測に関しては、予測間隔が必要です。）

助けていただければ幸いです。

平均がゼロではない AR(1) 時系列をシミュレートする正しい方法が見つからないようです。53 個のデータ ポイントが必要です。rho = .8、平均 = 300 です。

ただし、arima.sim(list(order=c(1,0,0), ar=.8), n=53, mean=300, sd=21) 1500年代の値を教えてください。例えば：

1480.099 1480.518 1501.794 1509.464 1499.965 1489.545 1482.367 1505.103 (など)

私も試し arima.sim(n=52, model=list(ar=c(.8)), start.innov=300, n.start=1) ましたが、次のようにカウントダウンします。

238.81775870 190.19203239 151.91292491 122.09682547 96.27074057 [6] 77.17105923 63.15148491 50.04211711 39.68465916 32.46837830 24.78357345 21.27437183 15.93486092 13.40199333 10.99762449 8.70208879 5.62264196 3.15086491 2.13809323 1.30009732

arima.sim(list(order=c(1,0,0), ar=.8), n=53,sd=21) + 300そして、どれが正しい答えを与えるように見えるかを試しました。例えば：

280.6420 247.3219 292.4309 289.8923 261.5347 279.6198 290.6622 295.0501 264.4233 273.8532 261.9590 278.0217 300.6825 291.4469 291.5964 293.5710 285.0330 274.5732 285.2396 298.0211 319.9195 324.0424 342.2192 353.8149 and so on..

しかし、私はこれが正しいことをしているのか疑問に思っていますか? それはまだ正しい数で自動相関していますか？

statsmodels で AR モデルの使用を開始しようとしています。しかし、私は何か間違ったことをしているようです。失敗する次の例を考えてみましょう。

これは、ものからなる（自明な）時系列を継続す​​るだけでよいと思います。ただし、この場合、十分なパラメーターが返されないようです。len(ar_res.params)は 4 ですが、5 である必要があります。次の例では機能します。

これはバグの可能性があると感じていますが、パッケージを使用した経験がないのでわかりません. 経験豊富な方が助けてくれるかも…

編集:ここで問題を報告しました。