R中的递归ARIMA回归
是一种时间序列分析方法，用于预测未来的数据点。递归ARIMA回归结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）模型，可以处理非平稳时间序列数据。
递归ARIMA回归的主要步骤包括模型识别、参数估计、模型检验和预测。在模型识别阶段，可以通过观察自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来确定AR和MA的阶数。参数估计阶段使用最大似然估计方法来估计模型的参数。模型检验阶段可以使用残差分析来检查模型的拟合程度。最后，在预测阶段，可以使用已建立的模型来预测未来的数据点。
递归ARIMA回归在许多领域都有广泛的应用，特别是在经济学、金融学、气象学和市场预测等领域。它可以用于预测股票价格、销售量、气温等时间序列数据。
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我正在做递归ARIMA回归。我认为我是一个正确的轨道(见下面的代码)，但有一个问题，当我把系数放入向量。简单地说，系数都是相同的，而应该是不同的。rolling.arima <- lapply(seq(72,nrow(udb)), order = c(1,1,0), seasonal =list(order = c(1,0,0), period = 12)))
all_slopes1
浏览 10提问于2016-08-15得票数 0
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资料:我有不同国家和因素的时间序列数据，例如从1972年到2007年的“阿富汗”出生率()。目标:预测2008年和2012年的出生率您能告诉我示例或共享代码片段吗？
浏览 1提问于2016-05-31得票数 0
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我试图估计一个带有arima误差的线性回归，但我的回归变量是高度共线性的，因此回归模型受到多重共线性的影响。我还了解到，auto.arima对xreg中定义的response变量和回归变量执行相同的差分(参见：Do we need to do differencing of exogenous variablesbefore passing to xreg arg
浏览 38提问于2019-06-17得票数 1
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我正在尝试手动计算ARIMA模型中常量的标准误差(如果包含)。我已经参考了Box和Jenkins (1994)的文本，特别是第7.2节，但我的理解是，这里提到的方法只计算ARIMA参数的方差-协方差矩阵，而不是常数。我试着在网上搜索，但找不到任何理论。像Minitab，R等软件计算这个值，所以我想知道是什么方法？有人能在这个话题上提供任何意见吗？谢谢。
浏览 0提问于2009-12-31得票数 4
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我不太明白forecast()如何在library(forecast)中R中应用外部回归器的语法。我的身材是这样的：其中Y是timeSeries对象10 0 x1，因子是timeSeries对象10 0 x5。当我去做预报的时候，我申请.我得到了一个错误：
Error in forecast.Arim
浏览 4提问于2012-05-15得票数 10
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我在试着预测各种产品的销量。我注意到数据集具有一定的季节性，所以我尝试使用ARIMA建模。我有6个产品，我正在尝试让SAS同时预测所有6个产品。有没有办法做到这一点？
谢谢,
浏览 0提问于2016-04-17得票数 2
我使用的模型是ARIMA(1,1,2)-ARCH(2)，我试图得到我的数据的分位数回归估计。到目前为止，我已经找到了"quantreg“软件包来进行分位数回归，但我不知道如何将ARIMA-ARCH模型作为rq函数中的模型公式。rq函数似乎适用于因变量和自变量的回归，但对时间序列则不起作用。还有其他的包，我可以把时间序列模型，并进行分位数回归R</
浏览 0提问于2018-08-10得票数 2
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我的系列在后期有一些需要回归的效果，所以我尝试创建一个二进制回归器来处理这个问题。我读过和关于使用new_data参数添加具有分层预测的回归者的文章，而不是用于非分层预测的xreg参数。通过将数据分解成火车和测试集并将测试传递给new_data，我已经成功地实现了这种方法，就像Rob在link1中描述的那样。new_data=test)
data,
浏览 2提问于2021-05-28得票数 0
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我正在预测某些类型的商品和服务的需求，我预计这些需求将与一篮子宏观经济指标(考虑15-20项指标)相关。我不知道哪些指标对需求的影响更大，它们是否有简单的相关性影响，或者变化的导数是否影响需求(例如国内生产总值或国内生产总值的变化)，或者对需求是否有延迟效应(例如，去年政府开支的增加可能更好地预测今年的需求我对可能的指标有一些基本的假设--这可能是对的，也可能是错的。
问题1.什么
浏览 0提问于2019-07-06得票数 2
我正在尝试使用statsmodel的ARIMA来预测时间序列。我正在使用sklearn的TimeSeriesSplit来评估我的模型。不幸的是，当我预测下一叠数据(具有真值Y_test)时，我得到了一个常量预测： Y_train = Y_train.astype(float) arima_model = ARIMA(Y_tr
浏览 4提问于2018-03-12得票数 2
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我想用R拟合某种多变量时间序列模型。以下是我的数据示例： 16.50 14.00 53.00 45.7053.50 86.23 0 0 1 4.94 数据是季度的，虚拟变量是季节性的。我想要做的是参照其他一些预测dx，同时
浏览 1提问于2009-11-11得票数 47
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在包含截距的yt关于xt的回归中，模拟拒绝斜率系数α为0的零假设的概率，其标称大小为5%。
y <- arima.sim(100,model=list(ar=0))
x <- arima<
浏览 4提问于2017-06-17得票数 1
有没有人知道是否有可能在R forecast包中对TBATS模型使用回归？从帮助文件中可以看到，您可以为ARMA添加额外的参数，而且由于ARIMA采用回归变量(即xreg = X )，我想知道如果我在TBATS模型中使用ARMA (using.arma.erros=TRUE)，是否可以将回归变量传递给TBATS。我仍然是一个相当新的R使用，所以我真的很感激任何指导。
浏览 3提问于2012-08-23得票数 1
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我用R编写了所有的程序(每个ts都是固定的，.)做了格兰杰因果检验。结果：Pr(>F)大于0.0 5。因此，不存在格兰杰因果关系的零假设可以被拒绝，新病例率和遏制措施具有反向因果关系。如果是的话，如何在R中做到这一点？
浏览 6提问于2020-11-26得票数 0
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我正在尝试构建一个具有如下示例的预测器的auto.arima预测。我注意到我的预测器是非平稳的。因此，我想知道在将预测值输入xreg参数之前，是否应该对预测值进行差分，如下所示。真实的数据集要大得多，这只是一个例子。任何建议都是非常感谢的。=1)
xregTrain2 <- Xreg[1:60]
Arim
浏览 4提问于2016-03-16得票数 1
1回答
我正在尝试使用auto.arima函数将一个模型与我的数据集相匹配，但我得到了一条no suitable ARIMA model found错误消息，我怀疑这可能是由于我传递给xreg部分的原因。我的数据集总共包含1176个观察值，其中包括一个我试图预测的变量，其余的是虚拟变量(假日、一周中的几天等)。我正试图将其作为回归变量传递给auto.arima。for this function says
浏览 2提问于2017-08-23得票数 2
我的问题涉及预测中的simulate.Arima()函数。我有一个具有季节性的ARIMA函数，一个非零度的差分，以及外部回归(假期的虚拟变量)。))n <- nr
浏览 0提问于2012-11-06得票数 1
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我正在做固定效果回归，并且在自相关方面有问题，为了解决这个问题，我正在使用预测、lmtest和plm软件包进行ARIMA建模。我的数据是一般的面板数据，，我正在尝试做一些ARIMA建模，但我很难使用plm软件包将自回归项和移动平均值合并到固定效果回归中。这是我的尝试。WBGDPhour ~ broadband + resourcerents + education,
data = hourframe, model = "wi
浏览 3提问于2012-04-28得票数 6
1回答
我需要构建一个高级的Arima模型。对于所有高级arima模型，v1的值都是固定的，但xreg的值不同(包含7个数据列)。我需要提取这7个回归的平均残差。到目前为止，我已经想出了这个代码。model <- data[c(2:8)] p <- ncol(model) p2
浏览 0提问于2020-03-07得票数 0
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