主要内容

ARIMAX模型规范

使用名称-值对创建ARIMAX模型

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这个示例展示了如何使用以下命令指定ARIMAX模型华宇电脑．

指定包含三个预测器的ARIMAX(1,1,0)模型:

（ 1 - 0 ． 1 l ） （ 1 - l ） 1 y t ＝ x t ” ［ 3. - 2 5 ］ ” + ε t ． 

Mdl = arima (基于“增大化现实”技术的, 0.1,' D ', 1“β”(3 2 5))
Mdl = arima with properties:描述:" armax(1,1,0)模型(高斯分布)"分布:名称=“高斯”P: 2 D: 1 Q: 0常数:NaN AR: {0.1} at lag [1] SAR: {} MA: {} SMA:{}季节性:0 Beta:[3 -2 5]方差:NaN

输出表明，ARIMAX模型Mdl具有以下特点:

  • 财产P在输出中为自回归滞后与积分程度之和，即:P＝p+D＝2．

  • β包含三个系数，对应于预测器对响应的影响。Mdl不存储预测器或响应数据。操作时指定所需的数据Mdl．

  • 其余的属性是0，南，或空单元格。

请注意，如果指定非零值D或季节性，然后Econometrics Toolbox™差异响应系列 y t 在预测器进入模型之前。因此，预测因子相对于响应序列进入一个平稳模型 y t ．你应该对预测器进行预处理 x t 通过检验平稳性和是否有单位根非平稳性。如果任何非平稳的预测器进入模型，则为显著性检验的假阴性率 β 可以增加。

使用点符号指定ARMAX模型

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下面的例子展示了如何使用指定固定的ARMAX模型华宇电脑．

指定ARMAX(2,1)型号

y t ＝ 6 + 0 ． 2 y t - 1 - 0 ． 3. y t - 2 + 3. x t + ε t + 0 ． 1 ε t - 1

通过加入一个平稳的外生协变量华宇电脑．

Mdl = arima (基于“增大化现实”技术的(0.2 - -0.3),“马”, 0.1,“不变”6“β”3)
描述:" arima(2,0,1)模型(高斯分布)"分布:名称= "高斯" P: 2 D: 0 Q: 1常数:6 AR: {0.2 -0.3} at lag [1 2] SAR: {} MA: {0.1} at lag [1] SMA:{}季节性:0 Beta:[3]方差:NaN

输出显示了模型Mdl有南值或空单元格(｛｝)方差,特别行政区,SMA属性。您可以在命令行上使用点符号来修改模型。例如，您可以引入另一个外生的、平稳的协变量，并将这些创新的方差指定为0.1

y t ＝ 6 + 0 ． 2 y t - 1 - 0 ． 3. y t - 2 + x t ” ［ 3. - 2 ］ + ε t + 0 ． 1 ε t - 1 ； ε t ∼ N （ 0 , 0 ． 1 ） ．

通过指定创新方差为0.1和回归系数值来修改模型。

Mdl。Beta = [3 -2];Mdl。方差= 0.1;Mdl
描述:" arima(2,0,1)模型(高斯分布)"分布:Name = "Gaussian" P: 2 D: 0 Q: 1 Constant: 6 AR: {0.2 -0.3} at lag [1 2] SAR: {} MA: {0.1} at lag [1] SMA:{}季节性:0 Beta: [3 -2] Variance: 0.1 .方差

使用Econometric Modeler App指定ARIMAX或SARIMAX模型

在计量经济学建模师应用程序，您可以指定季节性和非季节性滞后结构，存在常数，创新分布，和预测变量的ARIMA(p,D,问)或莎丽玛(p,D,问)×(p年代,D年代,问年代）年代遵循以下步骤进行建模。所有指定的系数都是未知但可估计的参数。

  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，选择模型将适合的响应时间序列。

  3. 在计量经济学建模师选项卡,模型部分，单击箭头显示模型库。对于严格的非季节性模型，点击ARIMAX；对于季节性的模型，点击SARIMAX．ARIMAX和SARIMAX模型必须包含至少一个预测变量。

    的类型模型参数对话框出现了。这张图显示了SARIMAX模型参数对话框。函数中的所有变量时间序列窗格中显示的响应变量除外预测部分。

  4. 指定延迟结构。使用延迟订单TAB以指定一个模型，其中包括:

    • 所有从1到它们各自的顺序的连续滞后，在季节多项式中

    • 都是周期的连续倍数(年代)，在季节多项式中

    • 一个年代度季节积分多项式

    若要灵活地指定包含特定延迟，请使用滞后的向量选项卡。要了解更多细节，请参见交互式地指定滞后算子多项式．无论您使用哪个选项卡，您都可以通过检查模型表单中的方程来验证模型表单模型方程部分。

  5. 在预测部分中，选择至少一个预测变量包括什么?复选框的时间序列。

例如，假设您正在使用Data_USEconModel.mat数据集及其变量列于时间序列窗格。

  • 为了为包含一个常数的失业率指定一个ARIMAX(3,1,2)模型，所有连续的AR和MA都滞后于1，通过它们各自的顺序、高斯分布创新和预测变量COE,CPIAUCSL,FEDFUNDS,国内生产总值：

    1. 在时间序列窗格中,选择UNRATE时间序列。

    2. 在计量经济学建模师选项卡,模型部分，单击箭头显示模型库。

    3. 在模特画廊里，在ARMA / ARIMA模型部分中,点击ARIMAX．

    4. 在ARIMAX模型参数对话框中的季节性部分的延迟订单选项卡,设置程度的集成来1．

    5. 集自回归秩序来3.．

    6. 集移动平均线顺序来2．

    7. 在预测部分中,选择包括什么?复选框。COE,CPIAUCSL,FEDFUNDS,国内生产总值时间序列。

  • 为失业率指定一个包含所有AR和MA的ARIMAX(3,1,2)模型，该模型从1延迟到它们各自的阶数，高斯分布创新，无常数，和预测变量COE和CPIAUCSL：

    1. 在时间序列窗格中,选择UNRATE时间序列。

    2. 在计量经济学建模师选项卡,模型部分，单击箭头显示模型库。

    3. 在模特画廊里，在ARMA / ARIMA模型部分中,点击ARIMAX．

    4. 在ARIMAX模型参数对话框中季节性部分的延迟订单选项卡,设置程度的集成来1．

    5. 集自回归秩序来3.．

    6. 集移动平均线顺序来2．

    7. 清除包括常数项复选框。

    8. 在预测部分中,选择包括什么?复选框。COE和CPIAUCSL时间序列。

  • 为包含非连续滞后的失业率指定一个ARMA(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 + θ 4 l 4 ） ε t + β 1 C O E t + β 2 C P 我 一个 U C 年代 l t ,

    在哪里εt是一系列IID高斯创新:

    1. 在时间序列窗格中,选择UNRATE时间序列。

    2. 在计量经济学建模师选项卡,模型部分，单击箭头显示模型库。

    3. 在模特画廊里，在ARMA / ARIMA模型部分中,点击ARIMAX．

    4. 在ARIMAX模型参数对话框中，单击滞后的向量选项卡。

    5. 集程度的集成来1．

    6. 集自回归滞后来1 4 8．

    7. 集移动平均滞后来１ ４．

    8. 清除包括常数项复选框。

    9. 在预测部分中,选择包括什么?复选框。COE和CPIAUCSL时间序列。

  • 为失业率指定一个ARIMA(3,1,2)模型，该模型包含所有连续的AR和MA滞后，通过它们各自的顺序，一个常数项，预测变量COE和CPIAUCSL,t分布式创新:

    1. 在时间序列窗格中,选择UNRATE时间序列。

    2. 在计量经济学建模师选项卡,模型部分，单击箭头显示模型库。

    3. 在模特画廊里，在ARMA / ARIMA模型部分中,点击ARIMAX．

    4. 在ARIMAX模型参数对话框中季节性部分的延迟订单选项卡,设置程度的集成来1．

    5. 集自回归秩序来3.．

    6. 集移动平均线顺序来2．

    7. 单击创新分布按钮,然后选择t．

    8. 在预测部分中,选择包括什么?复选框的COE和CPIAUCSL时间序列。

    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，单击估计来估计模型中的所有未知参数。

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