Question

线性多元方程Yt = A Yt-1 + B Xt + C * Zt +常数，Xt遵循正态分布，具有时间依赖性均值和方差，Xt~N（Mean（t）， STD（t））的。在这种情况下，如何创建一个循环还是有其他方法来预测接下来的12个时期的Yt？谢谢。

Answer 1

这不是一个引人注目的问题，你遗漏了很多信息，但这应该会有所帮助：

# define time dependent mean & std for X
xmean <- function(t) 0.5*t
xstd <- function(t) t^(1/3)
xgen <- function(t) rnorm(1, xmean(t), xstd(t))

# define constants (unspecified)
A <- runif(1, min = -1, max = 1)
B <- runif(1, min = -1, max = 1)
C <- runif(1, min = -1, max = 1)

# define Z as Gaussian white noise (unspecified)
zgen <- function(t) rnorm(1)

# set up structure and initialize
y <- numeric(1000)
y[1] <- 0

# define multivariate equation
ygen <- function(t) A*y[t - 1] + B*xgen(t) + C*zgen(t)

# "forecast"
forecasting <- sapply(2:1000, ygen)

R预测多元回归

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