Question

我有一个时间序列问题，我可以轻松地手动解决，只是需要很长时间，因为我有4个不同的AR(2)进程，并且想要计算每个至少20个滞后。

我想要做的是使用yule的Yule Walker方程如下：

我有二阶自动回归过程AR(2)。 Phi(1)为0.6，Phi(2)为0.4。

我想计算所有滞后rho(k)的相关系数k = 20。

所以rho(0)自然会是1和rho(-1) = rho(1)。因此

rho(1) = phi(1) + phi(2)*rho(1)
rho(k) = phi(1)*rho(k-1) + phi(2)*rho(k-2)

现在我想在R中解决这个问题，但我不知道如何开始，有人可以帮助我吗？

Answer 1

您可以使用R语言尝试我的程序，

在R脚本中：

AR2 <- function(Zt,tetha0,phi1,phi2,nlag)
{
 n <- length(Zt)
 Zbar <- mean(Zt)
 Zt1 <- rep(Zbar,n)
 for(i in 2:n){Zt1[i] <- Zt[i-1]}
 Zt2 <- rep(Zbar,n)
 for(i in 3:n){Zt1[i] <- Zt[i-2]}
 Zhat <- tetha0+phi1*Zt1+phi2*Zt2
 error <- Zt-Zhat
 ACF(error,nlag)
}

ACF <- function(error,nlag)
{
 n <- length(error)
 rho <- rep(0,nlag)
 for(k in 1:nlag)
 {
  a <- 0
  b <- 0
  for(t in 1:(n-k)){a <- a+(error[t]*error[t+k])}
  for(t in 1:n){b <- b+(error[t]^2)}
  rho[k] <- a/b
 }  
 return(rho)
}

在R控制台中：

让你有一个Zt系列，tetha（0）= 0，phi（1）= 0.6，phi（2）= 0.4，滞后数= 20

AR2（ZT，0,0.6,0.4,20）

计算R中AR（2）过程的相关系数

1 个答案: