我试图在MATLAB和R中拟合时间序列数据。 这是
的代码MATLAB
model = arima(3,0,2)
fit = estimate(model,Price_DLR)
[R
arima(Price_DLR, order = c(3,0,2))
我对这两个结果都有不同的结果。哪一个是正确的？
我使用布伦特油价的对数回报（我不知道如何附加数据）
结果是（仅供参考）
MATLAB
Standard t
Parameter Value Error Statistic
----------- ----------- ------------ -----------
Constant 3.18693e-05 3.50447e-05 0.909388
AR{1} 1.83843 0.0295341 62.2478
AR{2} -0.995256 0.0300321 -33.1397
AR{3} 0.0352115 0.00950566 3.70426
MA{1} -1.81037 0.0274665 -65.9118
MA{2} 0.929497 0.02484 37.4194
Variance 0.000535556 3.79527e-06 141.111
[R
Coefficients:
ar1 ar2 ar3 ma1 ma2 intercept
0.2533 0.2715 -0.0318 -0.2232 -0.2918 3e-04
s.e. 0.3326 0.2649 0.0139 0.3328 0.2611 3e-04
sigma^2 estimated as 0.0005366: log likelihood = 15421.43, aic = -30828.87