PROSAGA码农传奇-SAS-传递函数模型:: TSA中的Arimax

传递函数模型:: TSA中的Arimax

作者: 狗头军师
发布时间: 2024-12-17 09:36:08 (1月前)

我正在尝试使用动态回归模型从预测中复制模型，但无法使用TSA库中的arimax函数将R中的输出进行匹配。我可以使用SAS接近结果，但是我想使用R，希望有人知道如何编码arimax函数来实现这一目标。我发现该函数具有正常收敛的问题（通常源于arima和optim），但是在这种情况下返回了模型，但是参数相去甚远。数据是来自Box和Jenkins的销售沙铅系列的前140个观测值astsa。这是书中的片段，显示了它们的结果（同样，我可以更接近SAS）和R所使用的代码（以及结果）。我注意到的一件事是在arimax（）的帮助文件中，建议“均值删除”传递函数协变量。我不确定这意味着什么，也不确定这是否是问题的一部分。从书中：在此处输入图片说明这是R代码：
<pre><code>library(TSA)
library(Hmisc)
library(astsa)

sales_140<-window(sales,end=140)
lead_140<-window(lead,end=140)

mod<-arimax(window(sales_140,start=4),order=c(0,1,1),
 xtransf = window(Lag(lead_140,3),start=4),transfer = list(c(1,0)),
 xreg=data.frame(seq(1:137)),method="ML")
mod
</code></pre><code>#Series: window(sales_140, start = 4)</code> <code>#ARIMA(0,1,1)</code><code>#Coefficients:``
</code># ma1 seq.1.137. T1-AR1 T1-MA0<code>
</code># 0.5974 0.3322 0.0613 2.8910<code>
</code>#s.e. 0.0593 0.1111 0.0275 0.1541`<code>#sigma^2 estimated as 0.6503: log likelihood=-163.94</code> <code>#AIC=335.87 AICc=336.34 BIC=350.44</code> 这是SAS代码：
<pre><code>proc arima data=BL;
identify var=sales(1) crosscorr=lead(1);
estimate q=1 input=( 3 $ ( 0 ) / ( 1) lead) method=ml;
forecast out = out1 lead = 0;

run; 
</code></pre>