Arima模型规格

默认Arima模型

此示例显示了如何使用速记华宇电脑(p D q)语法指定默认的ARIMA（P.那D.那问：)模型,

$Δ^{D.} y_{T.} = C + ϕ_{1} Δ^{D.} y_{T. - 1} + ...... + ϕ_{P.} Δ^{D.} y_{T. - P.} + ε_{T.} + θ_{1} ε_{T. - 1} + ...... + θ_{问：} ε_{T. - 问：} 那$

在哪里 $Δ^{D.} y_{T.}$ 是A. ${D.}^{T. H}$ 差异的时间序列。您可以使用LAG运算符表示法以浓缩形式编写此模型：

$ϕ （ L. ）（ 1 - L. ）^{D.} y_{T.} = C + θ （ L. ） ε_{T.} 。$

默认情况下，创建的模型对象中的所有参数都具有未知值，并且创新分发是高斯具有恒定方差的高斯。

指定默认的ARIMA（1,1,1）模型：

MDL = Arima（1,1,1）

MDL = Arima具有属性：描述：“Arima（1,1,1）模型（高斯分布）”分布：名称=“高斯”P：2 D：1 Q：1常数：南ar：{nan}滞后[1] SAR：{} ma：{nan}在lag [1] sma：{}季节性：0 beta：[1×0]方差：南

输出显示创建的模型对象，Mdl，拥有南所有型号参数的值：常量项，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，或将其输入（以及数据）输入到估计。

房地产P.有价值2（P.+D.）。这是初始化AR模型所需的预先观察的数量。

参数值已知的ARIMA模型

打开生活的脚本

此示例显示如何指定Arima（P.那D.那问：）具有已知参数值的模型。您可以使用如此完全指定的模型作为输入模拟或预报。

指定Arima（2,1,1）模型

$Δ y_{T.} = 0. 。 4. + 0. 。 8. Δ y_{T. - 1} - 0. 。 3. Δ y_{T. - 2} + ε_{T.} + 0. 。 5. ε_{T. - 1} 那$

创新分配是学生的T.具有10个自由度，恒定方差0.15。

tdist = struct（'名称'那'T'那“景深”，10）;mdl =阿里马（“不变”, 0.4,'AR'，{0.8，-0.3}，“马”, 0.5,......'D'，1,'分配'tdist,'方差'，0.15）

MDL = Arima具有属性：描述：“Arima（2,1,1）模型（T分配）”分布：名称=“T”，DOF = 10 P：3 D：1 Q：1常数：0.4 AR：{0.8-0.3}在滞后[1 2] sar：{} ma：{0.5}在lag [1] sma：{}季节性：0 beta：[1×0]方差：0.15

名称-值对参数D.指定非季节性整合程度(D.）。

指定了所有参数值，即，没有对象属性是南- 值。

使用计量经济建模程序指定ARIMA模型

在经济型橱柜，你可以指定一个ARIMA的滞后结构、常量的存在和创新分布(P.那D.那问：）模型遵循这些步骤。所有指定的系数都是未知的，但可估计的参数。

在命令行中，打开经济型橱柜应用程序。
```
econometricModeler
```
或者，从Apps Gallery打开应用程序（参见经济型橱柜）。
在时间序列窗格中，选择模型所适合的响应时间序列。
在这一点经济型橱柜选项卡,楷模部分，点击阿玛玛。要创建ARIMAX模型，请参阅ARIMAX模型规格。
这Arima模型参数对话框出现了。
指定滞后结构。指定Arima（P.那D.那问：）包括所有AR滞后的模型P.所有的MA都从1落后问：，使用延迟订单选项卡。为了灵活地指定包含特定滞后的含量，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。无论您使用的标签如何，您都可以通过检查方程来验证模型表单模型方程式部分。

例如:

指定一个ARIMA(3,1,2)模型，该模型包含一个常数，包括从1到它们各自的阶的所有连续AR和MA滞后，并且具有高斯创新分布:
1. 放整合程度到1。
2. 放自回归秩序到3.。
3. 放移动平均线顺序到2。
要指定包含所有AR和MA通过其各自的订单的ARIMA（3,1,2）模型，具有高斯分布，但不包括常数：
1. 放整合程度到1。
2. 放自回归秩序到3.。
3. 放移动平均线顺序到2。
4. 清除包括常数术语复选框。
指定包含非连续滞后的Arima（8,1,4）模型

$（ 1 - ϕ_{1} L. - ϕ_{4.} {L.}^{4.} - ϕ_{8.} {L.}^{8.} ）（ 1 - L. ） y_{T.} = （ 1 + θ_{1} {L.}^{1} + θ_{4.} {L.}^{4.} ） ε_{T.} 那$

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. 放整合程度到1。
3. 放自回归滞后到1 4 8.。
4. 放移动平均滞后到1 4.。
5. 清除包括常数术语复选框。
指定ARIMA（3,1,2）模型，其中包括所有连续的AR和MA通过各自的订单和持续术语滞后，并且具有T.- 分解创新：
1. 放整合程度到1。
2. 放自回归秩序到3.。
3. 放移动平均线顺序到2。
4. 单击创新分配按钮,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。