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ARMA模型规范

默认ARMA模型

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这个例子展示了如何使用简写华宇电脑(p D q)语法指定默认的ARMA(p，问)模型,

$y_{t} ＝ 6 + 0 ． 2 y_{t - 1} - 0 ． 3. y_{t - 2} + 3. x_{t} + ε_{t} + 0 ． 1 ε_{t - 1}$

默认情况下，创建的模型对象中的所有参数都有未知值，创新分布是具有恒定方差的高斯分布。

指定默认的ARMA(1,1)模型:

Mdl = arima (1,0, - 1)

描述:“arima(1,0,1)模型(高斯分布)”分布:Name = "Gaussian" P: 1 D: 0 Q: 1 Constant: NaN AR: {NaN} at lag [1] SAR: {} MA: {NaN} at lag [1] SMA:{}季节性:0 Beta: [1×0] Variance: NaN

输出显示了创建的模型对象Mdl南所有模型参数的值:常数项，AR和MA系数，以及方差。您可以使用点表示法修改创建的模型对象，或者将其(连同数据)输入到估计．

无常数项的ARMA模型

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这个例子展示了如何指定一个ARMA(p，问)模型，其常数项为零。使用名称-值语法指定与默认模型不同的模型。

指定不含常数项的ARMA(2,1)模型，

$y_{t} ＝ ϕ_{1} y_{t - 1} + ϕ_{2} y_{t - 2} + ε_{t} + θ_{1} ε_{t - 1} ，$

其中创新分布为常数方差高斯分布。

Mdl = arima (“ARLags”1:2,“MALags”, 1“不变”, 0)

描述:“arima(2,0,1)模型(高斯分布)”分布:Name = "Gaussian" P: 2 D: 0 Q: 1 Constant: 0 AR: {NaN NaN} at lag [1 2] SAR: {} MA: {NaN} at lag [1] SMA:{}季节性:0 Beta: [1×0] Variance: NaN .

的ArLags和MaLags名称-值对参数分别指定对应于非零AR和MA系数的滞后。房地产常数在创建的模型对象中等于0,如指定。模型对所有其他属性都有默认值，包括南值作为未知参数的占位符:AR和MA系数，以及标量方差。

您可以使用点表示法修改创建的模型，或者将它(连同数据)输入到估计．

参数值已知的ARMA模型

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这个例子展示了如何指定一个ARMA(p，问)模型的参数值已知。您可以使用这样一个完全指定的模型作为输入模拟或预测．

指定ARMA(1,1)模型

$y_{t} ＝ 0 ． 3. + 0 ． 7 ϕ y_{t - 1} + ε_{t} + 0 ． 4 ε_{t - 1} ，$

创新分布在哪里学生的t8个自由度，恒定方差0.15。

tdist =结构(“名字”，“t”，“景深”8);Mdl = arima (“不变”, 0.3,基于“增大化现实”技术的, 0.7,“马”, 0.4,．..“分布”tdist,“方差”, 0.15)

描述:“arima(1,0,1)模型(t分布)”分布:名称= "t"， DoF = 8 P: 1 D: 0 Q: 1 Constant: 0.3 AR: {0.7} at lag [1] SAR: {} MA: {0.4} at lag [1] SMA:{}季节性:0 Beta: [1×0]方差:0.15

指定了所有的参数值，即没有对象属性南有价值的。

使用计量经济学建模程序指定ARMA模型

在计量经济学建模师，你可以指定一个ARMA的滞后结构，一个常量的存在，和创新分布(p，问)，按照以下步骤进行建模。所有指定的系数都是未知但可估计的参数。

在命令行中，打开计量经济学建模师应用程序。
```
econometricModeler
```
或者，从应用程序库打开应用程序(见计量经济学建模师)．
在时间序列窗格中，选择模型所适合的响应时间序列。
在计量经济学建模师选项卡,模型部分中,点击自回归滑动平均．
的ARMA模型参数对话框出现了。
指定滞后结构。指定ARMA(p，问)模型，包括从1到1的所有AR滞后p所有的MA都从1落后问,可以使用延迟订单选项卡。若要灵活地指定包含特定滞后项，请使用滞后的向量选项卡。有关详细信息，请参见交互式地指定滞后算子多项式．无论使用何种选项卡，您都可以通过检查模型方程部分。

例如:

指定一个ARMA(2,1)模型，该模型包含一个常数，包括所有AR和MA从1到它们各自的阶的滞后，并且具有高斯创新分布:
1. 集自回归秩序来2．
2. 集移动平均线顺序来1．
要指定一个ARMA(2,1)模型，该模型包含从1到它们各自阶的所有AR和MA滞后，具有高斯分布，但不包含常数:
1. 集自回归秩序来2．
2. 集移动平均线顺序来1．
3. 清除包括常数项复选框。
指定一个ARMA(2,1)模型，该模型包括所有从1到它们各自顺序的AR和MA滞后，包括一个常数项，并具有t分布式创新:
1. 集自回归秩序来2．
2. 集移动平均线顺序来1．
3. 单击创新分布按钮,然后选择t．
自由度参数t分布是一个未知但可估计的参数。
指定一个包含非连续滞后的ARMA(8,4)模型

$y_{t} - ϕ_{1} y_{t - 1} - ϕ_{4} y_{t - 4} - ϕ_{8} y_{t - 8} ＝ ε_{t} + θ_{1} ε_{t - 1} + θ_{4} ε_{t - 4} ，$

在哪里ε_t是一系列IID高斯创新:
1. 单击滞后的向量选项卡。
2. 集自回归滞后来1 4 8．
3. 集移动平均滞后来1 - 4．
4. 清除包括常数项复选框。