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AR型号规格

默认AR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)语法来指定默认AR( p )模型,

y t ＝ c + ϕ 1 y t - 1 + .．. + ϕ p y t - p + ε t ．

默认情况下，所创建的模型对象中的所有参数均为未知值，创新分布为恒定方差的高斯分布。

指定默认的AR(2)模型:

Mdl = arima(2,0,0)
描述:“arima(2,0,0)模型(高斯分布)”分布:名称= "高斯" P: 2 D: 0 Q: 0常数:NaN AR: {NaN NaN}在滞后时[1 2]SAR: {} MA: {} SMA:{}季节性:0 Beta: [1×0]方差:NaN

输出显示创建的模型对象，Mdl,已经南所有模型参数的值:常数项、AR系数和方差。您可以使用点表示法修改创建的模型对象，或者将它(连同数据)输入到估计．

无常数项AR模型

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此示例显示如何指定AR(p)常数项等于零的模型。使用名称-值语法指定与默认模型不同的模型。

指定一个无常数项的AR(2)模型，

y t ＝ ϕ 1 y t - 1 + ϕ 2 y t - 2 + ε t ，

其中创新分布是常数方差的高斯分布。

Mdl = arima(“ARLags”1:2,“不变”, 0)
描述:“arima(2,0,0)模型(高斯分布)”分布:名称= "高斯" P: 2 D: 0 Q: 0常数:0 AR: {NaN NaN}在滞后时[1 2]SAR: {} MA: {} SMA:{}季节性:0 Beta: [1×0]方差:NaN

的ARLagsname-value参数指定与非零AR系数对应的滞后时间。房地产常数在创建的模型中对象等于0，如指定。模型对象对所有其他属性都具有默认值，包括南值作为未知参数的占位符:AR系数和标量方差。

您可以使用点表示法修改创建的模型对象，或者将它(连同数据)输入到估计．

具有非连续滞后的AR模型

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此示例显示如何指定AR(p)在非连续滞后时具有非零系数的模型。

指定一个AR(4)模型，在滞后1和4时具有非零AR系数(并且没有常数项)，

y t ＝ 0 ． 2 + 0 ． 8 y t - 1 - 0 ． 1 y t - 4 + ε t ，

其中创新分布是常数方差的高斯分布。

Mdl = arima(“ARLags”(1、4),“不变”, 0)
Mdl = arima属性:描述:“arima(4,0,0)模型(高斯分布)”分布:名称= "高斯" P: 4 D: 0 Q: 0常数:0 AR: {NaN NaN}在滞后时[1 4]SAR: {} MA: {} SMA:{}季节性:0 Beta: [1×0]方差:NaN

输出显示了指定的滞后1和4时的非零AR系数。房地产P等于4，初始化AR模型所需的预采样观测数。无约束参数等于南．

显示的值基于“增大化现实”技术：

Mdl。基于“增大化现实”技术
ans =1×4单元格数组{[NaN]} {[0]} {[0]} {[NaN]}

的基于“增大化现实”技术单元格数组返回四个元素。第一个和最后一个元素(对应滞后1和滞后4)有值南，表示这些系数非零，需要估计或由用户指定。华宇电脑设置系数在中间滞后等于零，以保持与MATLAB®单元格数组索引的一致性。

参数值已知的ARMA模型

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此示例显示如何指定ARMA(p，问)模型，参数值已知。您可以使用这样一个完全指定的模型作为模拟或预测．

指定ARMA(1,1)模型

y t ＝ 0 ． 3. + 0 ． 7 ϕ y t - 1 + ε t + 0 ． 4 ε t - 1 ，

创新分布是学生的t自由度为8，方差为0.15。

Tdist = struct(“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)
Mdl = arima属性:描述:“arima(1,0,1)模型(t分布)”分布:名称= "t"， DoF = 8 P: 1 D: 0 Q: 1常数:0.3 AR:{0.7}在滞后[1]时SAR: {} MA:{0.4}在滞后[1]时SMA:{}季节性:0 Beta: [1×0]方差:0.15

指定所有参数值，即没有对象属性南有价值的。

AR模型t创新分布

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此示例显示如何指定AR( p )模型与学生的t创新分布。

指定一个无常数项的AR(2)模型，

y t ＝ ϕ 1 y t - 1 + ϕ 2 y t - 2 + ε t ，

创新紧跟学生的创新t自由度未知的分布。

Mdl = arima(“不变”，0，“ARLags”1:2,“分布”，“t”）
Mdl = arima属性:描述:“arima(2,0,0)模型(t分布)”分布:名称= "t"， DoF = NaN P: 2 D: 0 Q: 0常数:0 AR: {NaN NaN}在滞后时[1 2]SAR: {} MA: {} SMA:{}季节性:0 Beta: [1×0]方差:NaN

的价值分布是一个结构体带字段的数组的名字等于“t”和现场景深等于南．的南值表示自由度未知，需要使用估计或由用户另行指定。

使用计量经济建模应用程序指定AR模型

在计量经济学建模师应用程序，您可以指定滞后结构，常数的存在，以及AR的创新分布(p)按照以下步骤建立模型。所有指定的系数都是未知的、可估计的参数。

  1. 在命令行中，打开计量经济学建模师应用程序。

    econometricModeler

    或者，从应用程序库中打开应用程序(参见计量经济学建模师）.

  2. 在时间序列窗格中，选择模型拟合的响应时间序列。

  3. 在计量经济学建模师选项卡，在模型部分中,点击基于“增大化现实”技术．

    的AR模型参数对话框。

  4. 指定滞后结构。要指定AR(p)模型，该模型包含从1到的所有AR滞后p，使用延迟订单选项卡。为灵活地指定包含特定滞后，请使用滞后的向量选项卡。详情请参见交互式地指定单变量滞后算子多项式．方法中的方程，无论使用哪个选项卡，都可以验证模型形式模型方程部分。

例如:

  • 为了指定一个AR(2)模型，该模型包含一个常数，包括第一个滞后，并且具有高斯创新分布自回归秩序来2．

  • 要指定包含第一个滞后的AR(2)模型，具有高斯分布，但不包括常数:

    1. 集自回归秩序来2．

    2. 清除包括常数项复选框。

  • 指定一个包含不连续滞后的AR(4)模型

    y t ＝ ϕ 1 y t − 1 + ϕ 4 y t − 4 + ε t ，

    在哪里εt是IID高斯的一系列创新:

    1. 单击滞后的向量选项卡。

    2. 集自回归滞后来1 - 4．

    3. 清除包括常数项复选框。

  • 要指定一个AR(2)模型，该模型包含第一个滞后，包含常数项，并且具有t分布式创新:

    1. 集自回归滞后来2．

    2. 单击创新分布按钮，然后选择t．

    的自由度参数t分布是一个未知但可估计的参数。

指定模型后，单击估计估计模型中所有未知参数。

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