Identificando os números de AR ou MA termos em um modelo ARIMA. ACF e PACF plots Depois de uma série de tempo foi estacionária por diferenciação, a próxima etapa na montagem de um ARIMA modelo é determinar se AR ou MA termos são necessários para corrigir qualquer autocorrelação que Permanece na série diferenciada Claro, com software como Statgraphics, você poderia apenas tentar algumas combinações diferentes de termos e ver o que funciona melhor Mas há uma maneira mais sistemática de fazer isso Ao olhar para a função de autocorrelação ACF e parciais autocorrelação PACF parcelas de As séries diferenciadas, você pode tentativamente identificar os números de AR e ou MA termos que são necessários Você já está familiarizado com o ACF parcela é apenas um gráfico de barras dos coeficientes de correlação entre uma série de tempo e defasagens de si mesmo O PACF parcela é Um gráfico dos coeficientes de correlação parcial entre as séries e defasagens de si. Em geral, a correlação parcial entre duas variáveis é a quantidade de correlação entre Por exemplo, se estivermos regressando uma variável Y em outras variáveis X1, X2 e X3, a correlação parcial entre Y e X3 é a quantidade de correlação entre Y e X3 que não é explicado por suas correlações comuns com X1 e X2 Esta correlação parcial pode ser computada como a raiz quadrada da redução na variância que é conseguida pela adição de X3 à regressão de Y em X1 e X2. Uma auto-correlação parcial É a quantidade de correlação entre uma variável e uma defasagem de si mesma que não é explicada por correlações em todas as lâminas de ordem inferior A autocorrelação de uma série de tempo Y com o atraso 1 é o coeficiente de correlação entre Y t e Y t-1 que É presumivelmente também a correlação entre Y t -1 e Y t -2 Mas se Y t está correlacionado com Y t -1 e Y t -1 está igualmente correlacionado com Y t -2 então também devemos esperar encontrar correlação entre Y t E Y t-2 Na verdade, a quantidade de correlação Assim, a correlação no retardo 1 se propaga para o retardo 2 e, presumivelmente, para os retornos de ordem superior. A autocorrelação parcial no retardo 2 é, portanto, a diferença entre a correlação real em Lag 2 ea correlação esperada devido à propagação da correlação no retardo 1.Aqui está a função de autocorrelação ACF da série UNITS, antes de qualquer diferenciação ser realizada. As autocorrelações são significativas para um grande número de defasagens - mas talvez as autocorrelações em Os atrasos 2 e acima são meramente devidos à propagação da autocorrelação à defasagem 1. Isto é confirmado pelo gráfico PACF. Note-se que o gráfico PACF tem um pico significativo apenas no retardo 1, o que significa que todas as autocorrelações de ordem superior são efetivamente explicadas por A autocorrelação lag-1. As autocorrelações parciais em todos os atrasos podem ser calculadas ajustando uma sucessão de modelos autorregressivos com números crescentes de defasagens. A autocorrelação à lag k é igual ao coeficiente de ARk estimado em um modelo autorregressivo com k termos - ie um modelo de regressão múltipla em que Y é regredido em LAG Y, 1, LAG Y, 2, etc. até LAG Y, k Assim, Por mera inspeção do PACF você pode determinar quantos termos AR você precisa usar para explicar o padrão de autocorrelação em uma série de tempo se a autocorrelação parcial é significativa em lag k e não significativas em qualquer maior atraso de ordem - ou seja, se o PACF cortes Off em lag k - então isso sugere que você deve tentar ajustar um modelo autorregressivo de ordem k. O PACF da série UNITS fornece um exemplo extremo do fenômeno de corte que tem um pico muito grande no atraso 1 e nenhum outro significativo Spikes, indicando que na ausência de diferenciação um modelo AR 1 deve ser usado. No entanto, o termo AR 1 neste modelo resultará ser equivalente a uma primeira diferença, porque o coeficiente AR 1 estimado que é a altura do pico PACF No intervalo 1 será quase exatamente e Qual para 1 Agora, a equação de previsão para um modelo AR 1 para uma série Y sem ordens de diferenciação é. Se o coeficiente AR1 1 nesta equação for igual a 1, é equivalente a prever que a primeira diferença de Y é Constante - ou seja, é equivalente à equação do modelo de caminhada aleatória com crescimento. O PACF da série UNITS está nos dizendo que, se não fizermos diferença, então devemos ajustar um modelo AR 1 que acabará por ser Equivalente a tomar uma primeira diferença Em outras palavras, ele está nos dizendo que UNITS realmente precisa de uma ordem de diferenciação para ser estacionária. AR e MA assinaturas Se o PACF exibe um afiado corte enquanto o ACF decai mais lentamente ou seja, tem picos significativos em maiores defasagens , Dizemos que a série estacionária exibe uma assinatura AR, o que significa que o padrão de autocorrelação pode ser explicado mais facilmente adicionando termos AR do que adicionando termos MA. Você provavelmente encontrará que uma assinatura AR é comumente associada com autocorrelação positiva em Por exemplo, em um modelo AR 1, o termo AR atua como uma variável de previsão. Primeira diferença se o coeficiente auto-regressivo é igual a 1, não faz nada se o coeficiente auto-regressivo é zero, e age como uma diferença parcial se o coeficiente estiver entre 0 e 1. Assim, se a série é ligeiramente subdiferenciada - ou seja, se o nonstationary O padrão de autocorrelação positiva não foi completamente eliminado, ele pedirá uma diferença parcial exibindo uma assinatura AR. Portanto, temos a seguinte regra para determinar quando adicionar termos AR. Regra 6 Se o PACF da série diferenciada exibir um Corte acentuado e ou a autocorrelação lag-1 é positiva --e se a série aparece ligeiramente subdifferenced - então considerar adicionar um termo AR para o modelo O atraso em que o PACF corta é o número indicado De AR termos. Em princípio, qualquer padrão de autocorrelação pode ser removido de uma série estacionária, adicionando termos suficientes autorregressivo termos da série estacionária para a equação de previsão, eo PACF diz-lhe quantos tais termos são prováveis ser necessários No entanto, este não é Sempre a maneira mais simples de explicar um determinado padrão de autocorrelação às vezes é mais eficiente adicionar MA termos de atrasos dos erros de previsão em vez A função de autocorrelação ACF desempenha o mesmo papel para MA termos que o PACF joga para AR termos - ou seja, o ACF diz-lhe quantos termos MA são susceptíveis de ser necessários para remover a autocorrelação restante da série diferenciada Se a autocorrelação é significativa em lag k, mas não em qualquer atrasos maiores - ou seja, se o ACF cortes no intervalo k-- isso indica Que exatamente k MA termos devem ser usados na equação de previsão Neste último caso, dizemos que a série estacionária exibe uma assinatura MA, o que significa que o padrão de autocorrelação pode ser expla Uma assinatura MA é comumente associada com autocorrelação negativa com atraso 1 - ou seja, tende a surgir em séries que são ligeiramente mais diferenciadas A razão para isso é que um termo MA pode parcialmente Cancelar uma ordem de diferenciação na equação de previsão Para ver isso, lembre-se que um modelo ARIMA 0,1,1 sem constante é equivalente a um modelo de Suavização Exponencial Simples A equação de previsão para este modelo é. Onde o coeficiente MA 1 1 corresponde ao Quantidade 1 - no modelo SES Se 1 é igual a 1, isso corresponde a um modelo SES com 0, que é apenas um modelo CONSTANTE porque a previsão nunca é atualizada. Isso significa que quando 1 é igual a 1, ele está realmente cancelando A operação de diferenciação que normalmente permite que a previsão SES se ancore novamente na última observação. Por outro lado, se o coeficiente de média móvel for igual a 0, este modelo se reduz a um modelo de caminhada aleatória - ou seja, Ferencing operação sozinho Então, se 1 é algo maior do que 0, é como se estamos parcialmente cancelar uma ordem de diferenciação Se a série já é ligeiramente mais diferenciado - ou seja, se autocorrelação negativa foi introduzida - então ele vai pedir uma Diferença para ser parcialmente cancelada exibindo uma assinatura MA Muita agitação de braço está acontecendo aqui Uma explicação mais rigorosa deste efeito é encontrada na estrutura Matemática de Modelos ARIMA folheto Daí a seguinte regra adicional de polegar. Se o ACF Da série diferenciada exibe um corte acentuado e ou a autocorrelação lag-1 é negativa --e se a série aparece ligeiramente sobredifferenciada - então considere a adição de um termo MA ao modelo O intervalo em que a ACF corta é o número indicado de MA terms. A modelo para a série UNITS - ARIMA 2,1,0 Anteriormente, determinou que a série UNITS precisou de pelo menos uma ordem de diferenciação não sazonal para ser estacionária Depois de tomar uma diferença não sazonal - ou seja, Se um modelo ARIMA 0,1,0 com constante - as parcelas ACF e PACF parecem ser as seguintes. Observe que a correlação com o atraso 1 é significativa e positiva, e b o PACF mostra um corte mais nítido do que o ACF. Assim, de acordo com a Regra 7 acima, a série diferenciada exibe uma assinatura AR 2 Se, portanto, definimos a ordem do termo AR para 2 - ou seja, ajustar um ARIMA 2,1, 0 - obtemos as seguintes parcelas de ACF e PACF para os resíduos. A autocorrelação nos atrasos cruciais - ou seja, os retornos 1 e 2 - foi eliminada e não há nenhum padrão discernível em atrasos de ordem superior. Dos resíduos apresenta uma tendência ligeiramente preocupante de se afastar da média. No entanto, o relatório de resumo de análise mostra que o modelo, no entanto, tem um desempenho bastante bom no período de validação, ambos os coeficientes AR são significativamente diferentes de zero eo desvio padrão dos resíduos Foi reduzido de 1 54371 t O 1 4215 cerca de 10 pela adição dos termos AR Além disso, não há sinal de uma raiz unitária porque a soma dos coeficientes AR 0 252254 0 195572 não é próxima de 1 Raízes unitárias são discutidas em mais detalhes abaixo Em geral, Este parece ser um bom modelo. As previsões não-transformadas para o modelo mostram uma tendência linear ascendente projetada para o futuro. A tendência nas previsões de longo prazo é devido ao fato de que o modelo inclui uma diferença não sazonal e um termo constante este modelo é Basicamente uma caminhada aleatória com crescimento ajustado pela adição de dois termos autorregressivos - ou seja, dois atrasos das séries diferenciadas A inclinação das previsões de longo prazo ou seja, o aumento médio de um período para outro é igual ao termo médio na Resumo do modelo 0 467566 A equação de previsão é. Onde é o termo constante no resumo do modelo 0 258178, 1 é o coeficiente AR 1 0 25224 e 2 é o coeficiente AR 2 0 195572.Mean versus constant Em geral, o termo médio no Saída de um AR O modelo IMA refere-se à média das séries diferenciadas, isto é, a tendência média se a ordem de diferenciação for igual a 1, enquanto que a constante é o termo constante que aparece no lado direito da equação de previsão Os termos médio e constante são Relacionado com a equação. CONSTANTE MEAN 1 menos a soma dos coeficientes AR. Neste caso, temos 0 258178 0 467566 1 - 0 25224 - 0 195572.Modelo alternativo para a série UNITS - ARIMA 0,2,1 Lembre-se que Quando começamos a analisar a série UNITS, não tínhamos certeza absoluta da ordem correta de diferenciação para usar. Uma ordem de diferenciação não sazonal produziu o desvio padrão mais baixo e um padrão de autocorrelação positiva moderada, enquanto duas ordens de diferenças não sazonais renderam uma maior estacionária Mas com uma autocorrelação negativa bastante forte Aqui estão tanto o ACF como o PACF da série com duas diferenças não sazonais. O único ponto negativo no intervalo 1 no ACF é uma assinatura de MA 1, G à Regra 8 acima Assim, se usássemos 2 diferenças não sazonais, também gostaríamos de incluir um termo MA 1, produzindo um modelo ARIMA 0,2,1 De acordo com a Regra 5, também queremos suprimir o termo constante Aqui, então, são os resultados da montagem de um modelo ARIMA 0,2,1 sem constante. Observe que o desvio padrão de ruído branco estimado RMSE é apenas muito ligeiramente superior para este modelo que o anterior 1 46301 aqui versus 1 45215 anteriormente A previsão Se que este é semelhante a um modelo Linear Exponential Smoothing, com o coeficiente MA 1 correspondente à quantidade 2 1-alfa no modelo LES. O coeficiente MA 1 de 0 76 neste modelo sugere que um modelo LES com alfa na vizinhança de 0 72 caberia aproximadamente igualmente bem. Na verdade, quando um modelo LES é ajustado para os mesmos dados, o valor ótimo de alfa resulta em cerca de 0 61, o que é Não muito longe Aqui está um relatório de comparação de modelos que Mostra os resultados do ajuste do modelo ARIMA 2,1,0 com constante, do modelo ARIMA 0,2,1 sem constante e do modelo LES. Os três modelos apresentam um desempenho quase idêntico no período de estimação eo modelo ARIMA 2,1, 0 modelo com constante aparece ligeiramente melhor do que os outros dois no período de validação Com base nestes resultados estatísticos sozinho, seria difícil escolher entre os três modelos No entanto, se traçar as previsões de longo prazo feitas pelo ARIMA 0, 2,1 modelo sem constante que são essencialmente os mesmos que os do modelo LES, vemos uma diferença significativa daqueles do modelo anterior. As previsões têm um pouco menos de uma tendência ascendente do que os do modelo anterior - porque o local Tendência próxima ao final da série é ligeiramente menor do que a tendência média em toda a série -, mas os intervalos de confiança alargar muito mais rapidamente O modelo com duas ordens de diferenciação pressupõe que a tendência na série é variável no tempo, portanto, considera O futuro distante Para ser muito mais incerto do que o modelo com apenas uma ordem de diferenciação. Qual modelo devemos escolher Isso depende das suposições que são confortáveis fazendo com respeito à constância da tendência nos dados O modelo com apenas uma ordem de diferenciação assume Uma tendência média constante - é essencialmente um modelo aleatório de caminhada aleatória com crescimento - e, portanto, faz projeções de tendência relativamente conservadoras Também é bastante otimista sobre a precisão com que ele pode prever mais de um período a frente O modelo com dois As ordens de diferenciação assumem uma tendência local variando no tempo - é essencialmente um modelo de suavização exponencial linear - e suas projeções de tendência são um pouco mais inconstantes. Como regra geral neste tipo de situação, eu recomendaria escolher o modelo com o menor Ordem de diferenciação, sendo as outras coisas praticamente iguais Na prática, os modelos de caminhada aleatória ou simples-exponencial-suavização parecem funcionar melhor do que a suavização exponencial linear Modelos misturados Na maioria dos casos, o melhor modelo resulta em um modelo que usa apenas termos AR ou apenas termos MA, embora em alguns casos um modelo misto com termos AR e MA possa fornecer o melhor ajuste para os dados. Deve ser exercido quando se encaixam modelos mistos É possível que um termo AR e um termo MA cancelem efeitos uns dos outros, embora ambos possam parecer significativos no modelo, conforme julgado pelas estatísticas t dos seus coeficientes. Assim, por exemplo, suponha que O modelo correto para uma série de tempo é um modelo ARIMA 0,1,1, mas em vez disso você se encaixa um modelo ARIMA 1,1,2 - ou seja, você inclui um termo AR adicional e um termo MA adicional Em seguida, os termos adicionais podem acabar Aparentemente significativas no modelo, mas internamente elas podem estar simplesmente trabalhando uma contra a outra. As estimativas de parâmetros resultantes podem ser ambíguas, eo processo de estimação de parâmetros pode levar muito, por exemplo, mais de 10 iterações para convergir. Termo e um termo de MA para Cancelar uns aos outros s efeitos, por isso, se um modelo misturado AR-MA parece ajustar-se aos dados, também tentar um modelo com um prazo AR menos e um termo menos MA - especialmente se o parâmetro estimativas no modelo original exigem mais de 10 iterações Por isso, os modelos ARIMA não podem ser identificados pela abordagem stepwise que inclui tanto AR e MA termos Em outras palavras, você não pode começar por incluir vários termos de cada tipo e, em seguida, jogando para fora aqueles cujos coeficientes estimados não são significativos Em vez disso, , Você normalmente segue uma abordagem passo-a-passo avançado, adicionando termos de um tipo ou outro como indicado pelo aparecimento do ACF e PACF plots. Unit raízes Se uma série é grosseiramente sub ou overdifferenced - ou seja, se toda uma ordem de necessidades de diferenciação A ser adicionado ou cancelado, isto é frequentemente sinalizado por uma raiz unitária nos coeficientes AR ou MA estimados do modelo Um modelo AR 1 é dito ter uma raiz unitária se o coeficiente AR 1 estimado for quase exatamente igual a 1 Por e Xactly equal Eu realmente quero dizer não significativamente diferente em termos de coeficiente s próprio erro padrão Quando isso acontece, isso significa que o termo AR 1 é precisamente imitando uma primeira diferença, caso em que você deve remover o termo AR 1 e adicionar uma ordem De diferenciação em vez disso. Isso é exatamente o que aconteceria se você ajustasse um modelo AR 1 para a série UNITS não diferenciada, como observado anteriormente. Em um modelo AR de ordem superior, existe uma raiz unitária na parte AR do modelo se a soma da AR Coeficientes é exatamente igual a 1 Neste caso, você deve reduzir a ordem do termo AR por 1 e adicionar uma ordem de diferenciação A série de tempo com uma raiz unitária nos coeficientes AR é não-estacionário --e ele precisa de uma ordem mais alta de diferenciação. Regra 9 Se houver uma raiz unitária na parte AR do modelo - ou seja, se a soma dos coeficientes AR for quase exatamente 1 - você deve reduzir o número de termos AR por um e aumentar a ordem de diferenciação por um. Da mesma forma, um modelo MA 1 é dito ter um Raiz se o coeficiente MA 1 estimado for exatamente igual a 1 Quando isso acontece, isso significa que o termo MA 1 está exatamente cancelando uma primeira diferença, caso em que você deve remover o termo MA 1 e também reduzir a ordem de diferenciação por Em um modelo MA de ordem superior, existe uma raiz unitária se a soma dos coeficientes MA for exatamente igual a 1.Rule 10 Se houver uma raiz unitária na parte MA do modelo - ou seja, se a soma da MA Coeficientes é quase exatamente 1 - você deve reduzir o número de termos de MA por um e reduzir a ordem de diferenciação por um. Por exemplo, se você ajustar um modelo de alisamento exponencial linear um modelo ARIMA 0,2,2 quando um simples suavização exponencial Modelo um modelo ARIMA 0,1,1 teria sido suficiente, você pode achar que a soma dos dois coeficientes MA é quase igual a 1 Ao reduzir a ordem MA e a ordem de diferenciação por um cada, você obtém o mais adequado Modelo SES Um modelo de previsão com uma raiz unitária nos coeficientes estimados de MA é s Ajuda a ser não-reversível significando que os resíduos do modelo não pode ser considerado como estimativas do ruído aleatório real que gerou a série temporal. Outro sintoma de uma raiz unitária é que as previsões do modelo pode explodir ou comportar-se de forma estranha Se o tempo Série de previsões de longo prazo do modelo parece estranho, você deve verificar os coeficientes estimados do seu modelo para a presença de uma unidade de raiz. Rule 11 Se as previsões de longo prazo aparecem errático ou instável, pode haver uma unidade de raiz Nos coeficientes AR ou MA. Nenhum destes problemas surgiu com os dois modelos aqui montados, porque tínhamos o cuidado de começar com ordens plausíveis de diferenças e números apropriados de coeficientes AR e MA, estudando os modelos ACF e PACF. Raízes unitárias e efeitos de cancelamento entre AR e MA termos podem ser encontrados na estrutura Matemática de Modelos ARIMA handout. Signal Extração para Non Stationary Multivariada Time Series com Illustra Este artigo avança a teoria ea metodologia de extração de sinal, desenvolvendo o tratamento ideal de diferença estacionária multivariada modelos de séries de tempo Usando uma estrutura de séries de tempo flexível que Inclui processos co integrados, derivamos e provamos fórmulas para estimativa mínima de erro quadrático médio de vetores de sinal em séries múltiplas, tanto de uma amostra finita como de uma amostra bi infinita. Como ilustração, apresentamos as medidas econométricas da tendência de inflação total que tornam o melhor Uso do índice do sinal na inflação do núcleo. Palavras-chaves integração de co, tendências comuns, filtros, modelos multivariados, tendências estocásticos, componentes unobserved. Citação sugerida Citation. McElroy, Tucker, Extração de sinal para séries de tempo multivariadas não estacionárias com ilustrações para tendência Inflação Março 2017 Journal of Time Series Análise, Vol. 36, Edição 2, pp 209-2 27, 2017 Disponível no SSRN or. US Census Bureau - Centro de Pesquisas Estatísticas e Metodologia email.4600 Silver Hill Road Washington, DC 20233-9100 United States. Signal Extraction for Non Stationary Multivariada Time Series with Illustrations for Trend Inflation. estimate AIC BIC De um determinado sinal. Suponha que estamos seguindo epsilon é ruído branco, tentei seguir codefunction aicmatrix, bicmatrix ARMAmodel y, nn ordem possível de cada modelo LOGL zeros n, n Inicializar PQ zeros n, n para p 1 n para q 1 n mod arima p, 0, P fit. logL estimativa mod, y, impressão, falso LOGL p, q logL PQ p, qpq fim LOGL remodelar LOGL, nn, 1 PQ remodelar PQ, nn, 1 aic1, bic1 aicbic LOGL, PQ 1, comprimento y aicmatrix remodelar Bicmatrix ARMAmodel B, 100 i obtive resultError usando arima validateModel linha 1314 O polinômio de média móvel não-sazonal é não-invertible Erro na linha arima setLagOp 391 Mdl validateModel Mdl Erro na linha de estimativa arima 1183 Mdl setLagOp Mdl, MA LagOp 1 coeficientes iMA, Lags, 0 LagsMA Erro em ARMAmodel linha 9 fit. logL estimativa mod, y, impressão, falso significa que este sinal não é estacionário o que É um problema relacionado ao meu código, por favor me ajude. Acho que isso é incorreto mod arima p, 0, p Eu acho que é Além disso, você realmente não quer que a parte MA do sistema tenha uma ordem mais alta que a parte AR, que é o que seu loop faria se o erro fosse corrigido. O loop para q 1 n deve Leia para q 1 p Seu código parece OK, além desses problemas. 2005-06-01.estimate AIC BIC critérios de sinal dado. Suponha que estamos seguindo epsilon é ruído branco, tentei seguir codefunction aicmatrix, bicmatrix ARMAmodel y, nn ordem possível de cada modelo LOGL zeros n, n Inicializar PQ zeros n, n para p 1 n para q 1 n mod arima p, 0, P fit. logL estimativa mod, y, impressão, falso LOGL p, q logL PQ p, qpq fim LOGL remodelar LOGL, nn, 1 PQ remodelar PQ, nn, 1 aic1, bic1 aicbic LOGL, PQ 1, comprimento y aicmatrix remodelar Bicmatrix ARMAmodel B, 100 i obtive resultError usando arima validateModel linha 1314 O polinômio de média móvel não-sazonal é não-invertible Erro na linha arima setLagOp 391 Mdl validateModel Mdl Erro na linha de estimativa arima 1183 Mdl setLagOp Mdl, MA LagOp 1 coeficientes iMA, Lags, 0 LagsMA Erro em ARMAmodel linha 9 fit. logL estimativa mod, y, impressão, falso significa que este sinal não é estacionário o que É um problema relacionado ao meu código, por favor me ajude. Acho que isso é incorreto mod arima p, 0, p Eu acho que é Além disso, você realmente não quer que a parte MA do sistema tenha uma ordem mais alta que a parte AR, que é o que seu loop faria se o erro fosse corrigido. O loop para q 1 n deve Leia para q 1 p Seu código parece OK, além desses problemas. 2005-06-01.AIC BIC valores de ARIMA com coeficientes restritos em R. Diferentes maneiras de especificar o mesmo AR ou MA modelo a ser estimado por função arima na previsão pacote em R rendimento BIC Bayesian informações critério valores Por que isso acontecer Considere Dois modelos 1 AR 1 2 AR 2 com coeficiente em AR2 restrito a zeroOn papel, os dois modelos são os mesmos No entanto, sua estimativa pode variar Não sei por que eles produzem estimativas de coeficientes iguais, valores de log-verossimilhança iguais e valores AIC iguais - Diferentes valores de BIC Dado que os valores de BIC diferem enquanto as probabilidades são iguais e os valores de AIC são iguais, o número de observações utilizadas na estimativa deve ser diferente entre os dois modelos. No entanto, a diferença implícita no número de observações não é 1 ou 2, , Ou é um bug eu me pergunto qual é a diferença e como BIC é calculado no caso 2 Eu gostaria de ser capaz de reproduzir os resultados, então eu preciso entender como as coisas funcionam Eu fornecer um repr Oducible Exemplo Tendo executado em R, olhar para os valores impressos BIC, e também AICc, - eles são diferentes entre a semente T 1000 1 x rnorm T model1 arima x, ordem c 1,0,0, o método CSS-ML modelo2 Arima x, ordem c 2,0,0, fixa c NA, 0, NA, método CSS-ML print modelo1 print model2 O mesmo se aplica aos modelos AR p e MA q, que não discuto explicitamente para mantê-lo grande se Alguém poderia explicar por que isso acontece Obrigado. O cálculo de AICc e BIC é feito dentro da função de previsão, AIC é retornado por arima Se você olhar para o código de previsão você verá o seguinte npar - comprimento x coef 1 nstar - comprimento x resíduos - x arma 6 - x arma 7 x arma 5 bic - x aic npar log nstar - 2 aicc - x aic 2 npar nstar nstar - npar - 1 - 1 Note-se que npar não tem em conta coeficientes não estimados, Valores especificados Ele assume que todos os coeficientes em x coef foram estimados Seria possível corrigir isso usando npar - comprimento x coef x máscara 1 I ve fixa t Ele versão do pacote, para a versão CRAN será atualizado na próxima versão. 2005-06-01.AIC BIC valores de ARIMA com coeficientes restritos em R. Diferentes maneiras de especificar o mesmo AR ou MA modelo a ser estimado por função arima na previsão pacote em R rendimento BIC Bayesian informações critério valores Por que isso acontecer Considere Dois modelos 1 AR 1 2 AR 2 com coeficiente em AR2 restrito a zeroOn papel, os dois modelos são os mesmos No entanto, sua estimativa pode variar Não sei por que eles produzem estimativas de coeficientes iguais, valores de log-verossimilhança iguais e valores AIC iguais - Diferentes valores de BIC Dado que os valores de BIC diferem enquanto as probabilidades são iguais e os valores de AIC são iguais, o número de observações utilizadas na estimativa deve ser diferente entre os dois modelos. No entanto, a diferença implícita no número de observações não é 1 ou 2, , Ou é um bug Eu me pergunto qual é a diferença e como BIC é calculado no caso 2 Eu gostaria de ser capaz de reproduzir os resultados, então eu preciso entender como as coisas funcionam Eu fornecer um repr Oducible Exemplo Tendo executado em R, olhar para os valores impressos BIC, e também AICc, - eles são diferentes entre a semente T 1000 1 x rnorm T model1 arima x, ordem c 1,0,0, o método CSS-ML modelo2 Arima x, ordem c 2,0,0, fixa c NA, 0, NA, método CSS-ML print modelo1 print model2 O mesmo se aplica aos modelos AR p e MA q, que não discuto explicitamente para mantê-lo grande se Alguém poderia explicar por que isso acontece Obrigado. O cálculo de AICc e BIC é feito dentro da função de previsão, AIC é retornado por arima Se você olhar para o código de previsão você verá o seguinte npar - comprimento x coef 1 nstar - comprimento x resíduos - x arma 6 - x arma 7 x arma 5 bic - x aic npar log nstar - 2 aicc - x aic 2 npar nstar nstar - npar - 1 - 1 Note-se que npar não tem em conta coeficientes não estimados, Valores especificados Ele assume que todos os coeficientes em x coef foram estimados Seria possível corrigir isso usando npar - comprimento x coef x máscara 1 I ve fixo t Ele versão do pacote, para a versão CRAN será atualizado na próxima versão. 2005-06-01.
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