瞬态效应regARIMA模型模拟
瞬态的影响是什么?
使用自动生成的presample数据时,经常看到仿真开始时瞬态的影响。这是有时被称为一个老化时间。固定误差过程的脉冲响应函数衰减为零。这意味着错误的起点模拟最终被遗忘。降低瞬态的影响,您可以:
Oversample:生成样本超过所需的路径,而丢弃开始样品显示瞬态效应。
回收:使用第一个第二个仿真的模拟生成presample数据。
如果模型展览非平稳的错误,那么错误过程不忘记它的起点。默认情况下,所有的非平稳过程的实现从0开始。对于一个非零的起点,您需要指定您自己的presample数据。
插图的瞬态影响回归
瞬态效应回归模型与ARIMA错误会影响回归系数估计。下面的例子说明了回归线的行为模型,忽略瞬态效应占和模型。
瞬态效应随机扩散
这个例子检验回归行回归模型和ARMA错误时瞬态效应是随机分布的联合分布的预测和响应。
指定的回归模型ARMA(2, 1)错误:
在哪里 是高斯平均值为0,方差为1。脉冲响应函数。
Mdl0 = regARIMA (基于“增大化现实”技术的{0.9,-0.4},“马”{0.8},“β”2,…“方差”,1“拦截”3);图冲动(Mdl0)
无条件的骚乱似乎解决后10日滞后。因此,瞬态效果结束10日滞后。
模拟单变量,高斯预测系列平均值为0,方差为1。模拟100路径Mdl0。
rng (5);%的再现性T = 50;%样本大小numPaths = 100;%的路径X = randn (T, 1);%全面预测系列Y =模拟(Mdl0 T“numPaths”numPaths,“X”,X);%全面响应系列endTrans = 10;truncX = X ((endTrans + 1):结束);%预测没有瞬态效应truncY = Y ((endTrans + 1):最终,);%响应瞬态效应
符合模型分别每个模拟反应路径和截断系列。
Mdl = regARIMA (2 0 1);%空模型估计numPaths beta1 = 0(2日);beta2 = beta1;为i = 1: numPaths EstMdl1 =估计(Mdl Y(:,我)“X”,X,“显示”,“关闭”);EstMdl2 =估计(Mdl truncY(:,我)“X”truncX,“显示”,“关闭”);beta1(:,我)= [EstMdl1.Intercept;EstMdl1.Beta];beta2(:,我)= [EstMdl2.Intercept;EstMdl2.Beta];结束
beta1是一个2 -numPaths矩阵包含估计拦截和斜坡为每个模拟数据集。beta2是一个2 -numPaths矩阵包含估计拦截和斜坡截断,模拟数据集。
比较模拟回归完整和拉盖尔-高斯截断级数之间的界线。的路径,绘制模拟数据及其对应的回归直线。
betaBar1 =意味着(beta1, 2);betaBar2 =意味着(beta2, 2);结果(betaBar1 betaBar2)%见支持功能金宝app部分
| Sim瞬态的影响。拦截| Sim的意思。的斜率= = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =包括没有| 3.16408 | 1.99455 | 3.08619 | 2.00098
图绘制(X, Y (: 1),“。”)举行在情节(X (1: endTrans), Y (1: endTrans),“罗”)情节([min (X) max (X)], beta1 (1,1) + beta1(2, 1) *(最小(X)最大(X)),“b”)图((最小(truncX)最大(truncX)),…beta2 (1,1) + beta2(2, 1) *(最小(truncX)最大(truncX)),“r”)传说(“数据”,“截断数据”,“与瞬态效应”,…“没有瞬态效应”,“位置”,“西北”)包含(“x”)ylabel (“y”)文本(0、3、sprintf (' \ \ beta_0 = % 0.4 g 'beta1 (1,1)),“颜色”[0,0,1])文本(0、4、sprintf (' \ \ beta_0 = % 0.4 g 'beta2 (1,1)),“颜色”,(1,0,0))文本(2、3、sprintf (' \ \ beta_1 = % 0.4 g 'beta1 (2,1)),“颜色”[0,0,1])文本(2、4、sprintf (' \ \ beta_1 = % 0.4 g 'beta2 (2, 1)),“颜色”(1,0,0))从
表在命令窗口中显示的模拟平均截距和斜率的回归模型。结果显示相对应的回归线分析包括完整的数据集是平行于相对应的回归线截断数据集。换句话说,斜率是主要影响占瞬态效应,但拦截略有影响。
金宝app支持功能
函数结果(b1, b2)流(| Sim的瞬态效应。拦截| Sim的意思。意味着斜率\ n的)流(' = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = \ n ')流(“包括| % 0.6 g | % 0.6 g \ n”b1, b1(1),(2))流(没有| % 0.6 g | % 0.6 g \ n”b2 (1) b2 (2))结束
瞬态效应开始系列
这个例子检验回归行回归模型和ARMA错误时瞬态效应发生在每个系列的开始。
指定的回归模型ARMA(2, 1)错误:
在哪里 是高斯平均值为0,方差为1。脉冲响应函数。
Mdl0 = regARIMA (基于“增大化现实”技术的{0.9,-0.4},“马”{0.8},“β”2,…“方差”,1“拦截”3);图冲动(Mdl0)
无条件的骚乱似乎收于10日滞后。因此,瞬态效果结束后10日滞后。
模拟单变量,高斯预测系列平均值为0,方差为1。模拟100路径Mdl0。截断反应和预测数据集的瞬态效应。
rng (5);%的再现性T = 50;%样本大小numPaths = 100;%的路径X = linspace (3 3 T) + randn (T, 1) * 0.1;%全面预测系列Y =模拟(Mdl0 T“numPaths”numPaths,“X”,X);%全面响应系列endTrans = 10;truncX = X ((endTrans + 1):结束);%预测没有瞬态效应truncY = Y ((endTrans + 1):最终,);%响应瞬态效应
符合模型分别每个模拟反应路径和截断系列。
Mdl = regARIMA (2 0 1);%空模型估计numPaths beta1 = 0(2日);beta2 = beta1;为i = 1: numPaths EstMdl1 =估计(Mdl Y(:,我)“X”,X,“显示”,“关闭”);EstMdl2 =估计(Mdl truncY(:,我)“X”truncX,“显示”,“关闭”);beta1(:,我)= [EstMdl1.Intercept;EstMdl1.Beta];beta2(:,我)= [EstMdl2.Intercept;EstMdl2.Beta];结束
beta1是一个2 -numPaths矩阵包含估计拦截和斜坡为每个模拟数据集。beta2是一个2 -numPaths矩阵包含估计拦截和斜坡截断,模拟数据集。
比较模拟回归完整和拉盖尔-高斯截断级数之间的界线。的路径,绘制模拟数据及其对应的回归直线。
betaBar1 =意味着(beta1, 2);betaBar2 =意味着(beta2, 2);结果(betaBar1 betaBar2)%见支持功能金宝app部分
| Sim瞬态的影响。拦截| Sim的意思。的斜率= = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =包括没有| 3.14734 | 1.98798 | 3.09312 | 2.01796
图绘制(X, Y (: 1),“。”)举行在情节(X (1: endTrans), Y (1: endTrans),“罗”)情节([min (X) max (X)], beta1 (1,1) + beta1(2, 1) *(最小(X)最大(X)),“b”)图((最小(truncX)最大(truncX)),…beta2 (1,1) + beta2(2, 1) *(最小(truncX)最大(truncX)),“r”)包含(“x”)ylabel (“y”)传说(“数据”,“截断数据”,完整的数据回归的,…“截断数据回归”,“位置”,“西北”)文本(0、3、sprintf (' \ \ beta_0 = % 0.4 g 'beta1 (1,1)),“颜色”[0,0,1])文本(0、5、sprintf (' \ \ beta_0 = % 0.4 g 'beta2 (1,1)),“颜色”,(1,0,0))文本(2、3、sprintf (' \ \ beta_1 = % 0.4 g 'beta1 (2,1)),“颜色”[0,0,1])文本(2、5、sprintf (' \ \ beta_1 = % 0.4 g 'beta2 (2, 1)),“颜色”(1,0,0))从
表在命令窗口中显示的模拟平均截距和斜率的回归模型。结果表明,平均而言,回归直线对应完整的数据和截断数据稍有不同的拦截和斜坡。换句话说,瞬态效应略影响回归估计。
情节显示了一个模拟的数据和回归直线路径。瞬态的影响似乎更严重影响结果。
金宝app支持功能
函数结果(b1, b2)流(| Sim的瞬态效应。拦截| Sim的意思。意味着斜率\ n的)流(' = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = \ n ')流(“包括| % 0.6 g | % 0.6 g \ n”b1, b1(1),(2))流(没有| % 0.6 g | % 0.6 g \ n”b2 (1) b2 (2))结束
