问题标签 [autoregressive-models]

我正在尝试在 R 中编写一个相对简单的 AR(1) 表示。我找不到此代码的任何明显问题，而且我返回的不是错误，它简单地不是写入环境，或者将 areone2 识别为功能。任何建议将不胜感激。

我正在做这个任务，我试图运行这个程序 5000 次并做一个适合模型的 AR(1) 和 AR(2)。首先，我定义了一个生成时间序列的函数，如下所示：

然后我执行了以下需要很长时间才能工作的语句

有人可以建议如何加快速度吗？当我的程序说 MLE 无法在某些迭代中收敛时，我也遇到了拟合错误。

谢谢

我需要帮助手动编写带有外生变量的 GARCH 方程。我可以编写条件均值和条件方差方程，但不能使用外生变量。拟合的 GARCH 模型是 AR(1)-GARCH(1,1) 模型。这是我到目前为止所拥有的：

我需要帮助在条件均值方程中添加 mxreg1 和 mxreg2（重要的外生变量）。谢谢！

如果你很难回答这个问题，因为它就像一个手写方程，你可以尽力而为，并上传一张可读版本的条件平均方程的图片。谢谢！

当我向函数添加外生变量时，单变量 ARIMA 模型是否会变成多变量？我在 r 中使用函数 xreg 做到了这一点。

例如：fitwithtwoexfactors = arima(futoilrtn,order=c(0,0,1), xreg=exogenous)

外生是一个有两列的数据框。

我想根据 t-1、t-52 和 t-53 出现滞后的每周数据来估计 AR 过程的系数。我自然会为此损失一年的数据。

我目前尝试过：

基本上我尝试使用 ARIMA 并关闭 MA/差异。我将 0 用于我想要排除的术语（加上截距，而 NA 用于我想要的术语。

我收到以下错误：

我希望有一个更简单的方法或潜在的解决方案来解决这个错误。我想避免使用滞后变量创建列并简单地运行回归。谢谢！

我正在使用每周数据并基于典型的季节性乘法 ARIMA 的形式，我想将以下过程适合时间序列：

y_t = phi* y_t-1 + PHI* y_t-52 + phi* PHI* y_t-53 + e_t

我基本上想获得系数 phi、PHI 和残差 (e)。

我不知道有任何包或功能可以做到这一点，并且一直在尝试使用 arima() 关闭 MA 和差异组件以使其成为受限的 AR。但这并不能完全捕捉到上面的过程。提前致谢！

在执行 auto.arima() 之前是否总是必须将 csv 文件转换为时间序列对象？

arima 是否必须进行转换？

我有一个简单的回归：yt=β1+β2xi+ei，n=27，“x”是 AR(1)：

xi = c + ∅x(i-1) + ηi , 其中 ηi~N(0,1) , x0~N(c/(1-∅),1/(1-∅^2) , c=2 , ∅=0.6

我需要创建“x”，为此我设置了包括“x0”在内的所有内容，但是我被卡住了：

由于for我无法使其工作：

我应该如何创建“x”？

我正在尝试使用 MFE 工具箱中的函数 armaxfilter，但出现错误：

>> parameters = armaxfilter(y,1,1,1); ??? Error: File: armaxfilter.m Line: 477 Column: 21 Expression or statement is incorrect--possibly unbalanced (, {, or [.

显然我的代码是正确的，从帮助中的示例可以看出：示例：要适合标准 ARMA(1,1)，请使用

知道什么是错的吗？无论如何，我的目标是从时间序列上的 ARMA 模型估计中获得残差，关于替代方法的建议也会有所帮助。

我有一个文件，这是一个房子的能源消耗。每 10 分钟一个值（瓦特）：

这意味着每天有 144 个值（行）。我想用 ARX 和 ARMAX 程序预测第二天的能量。我确实在 Matlab 中编写了 ARX 代码。但我无法预测第二天。我的代码采用最后 5 次消费并预测第 6 次。我如何预测下一个 144 值（= 后天）

谁能帮我？