Question

我想在MATLAB中创建两个向量时间序列，或者像下面那样创建Python。分别为Variances = 1和0.7。

X(t) = 0.9X(t − 1) − 0.5X(t − 2) + ε(t)
Y(t) = 0.8Y (t − 1) − 0.5Y (t − 2) + 0.16X(t − 1) − 0.2X(t − 2) + η(t)

我将如何做到这一点...我知道X（t），我可以在MATLAB中编写以下代码：

xmodel = arima('Constant', 0, 'AR', {0.9, -0.5}, 'Variance', 0.1);
X = simulate(xmodel, 500);

有人可以深入了解如何在MATLAB和/或Python中执行Y(t)。谢谢！

Answer 1

在Matlab中，您可以使用arima Beta属性来计算其他回归系数：

ymodel = arima('Constant',0,'AR',{0.8,-0.5},'Beta',[0.16,-0.2],'Variance',0.7)

ymodel = 

    ARIMAX(2,0,0) Model:
    ---------------------
    Distribution: Name = 'Gaussian'
               P: 2
               D: 0
               Q: 0
        Constant: 0
              AR: {0.8 -0.5} at Lags [1 2]
             SAR: {}
              MA: {}
             SMA: {}
            Beta: [0.16 -0.2]
        Variance: 0.7

编辑：添加了命令simulate以说明如何在模拟Y中包含X.

Y = simulate(ymodel,500,'X',X);

在MATLAB中创建多元AR模型

1 个答案: