时间序列分析之AR模型、MA模型和ARMA模型（二） |
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时间序列分析之AR模型、MA模型和ARMA模型（二）
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此学习笔记来自于王燕老师编著的《时间序列分析-基于R》 对一个时间序列预处理后检验出该序列为平稳时间序列说明该模型有提取信息的价值，就要进行下一步的模型建立来拟合该模型然后做出预测。下面介绍拟合时间序列的三个重要模型。 一、AR模型AR（p）模型得简记形式如下，其中p为自回归阶数。 对于模型的拟合介绍两种最常用的拟合函数分别为arima.sim函数拟合与filter函数拟合，arima.sim函数可以拟合平稳AR序列、MA序列、平稳ARMA序列以及ARIMA序列。函数命令如下： arima.sim(n, list(ar=,ma=,order=),sd=) # n:拟合序列长度 # list：指定具体参数模型参数，其中： （1）拟合平稳AR（p）模型，要给出自回归系数，如果指定拟合AR模型为非平稳模型，系统会报错。 （2）拟合MA(q)模型，要给出移动平均系数。 （3）拟合平稳ARMA(p,q)模型，需要同时给出自回归系数和移动平均系数，如果指定模型为非平稳系统会报错。 （4）拟合ARIMA（p，d，q）模型，除了需要给出自回归系数和移动平均系数，还需要增加order选项，order=c（p，d，q），其中p为自回归系数，d为差分阶数，q为移动平均数。 # sd：指定序列的标准差，默认sd=1.filter函数可以直接拟合AR序列（无论是否平稳）和MA序列。函数命令如下： filter(e,filter=,method=,circular=) # e:随机波动序列变量名。 # method：指定拟合的是AR模型还是MA模型。 （1）method="recursive"为AR模型； （2）methid=" |
称为中心化AR(p)模型。【本文地址】
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