Autoregressive Gleitende Durchschnittliche Modell Matlab Code

Um Autoregressive Modell zu generieren, haben wir den Befehl aryule () und wir können auch FilterEstimating AR Modell verwenden. Aber wie kann ich generieren MA-Modell Zum Beispiel kann jemand bitte zeigen, wie MA (20) - Modell zu generieren Ich konnte nicht finden, jede geeignete Technik, dies zu tun. Das Rauschen wird aus einer nichtlinearen Abbildung erzeugt. Das MA-Modell wird also über epsilon-Terme zurückgehen. Q1: Wird äußerst hilfreich, wenn der Code und die Funktionsform eines MA-Modells vorzugsweise MA (20) mit dem obigen Rauschmodell gezeigt wird. Q2: Dies ist, wie ich generiert eine AR (20) mit zufälligen Rauschen aber nicht wissen, wie die oben genannte Gleichung als das Rauschen anstelle der Verwendung von rand für beide MA und AR angefragt Aug 15 14 um 17:30 Mein Problem ist die Verwendung von Filter. Ich bin nicht vertraut mit Transfer-Funktion Konzept, aber Sie erwähnt, dass Zähler B39s sind die MA-Koeffizienten, so dass die B sollten die 20 Elemente und nicht A39s. Next, let39s sagen, das Modell hat einen Schnittpunkt von 0,5, können Sie bitte zeigen, mit dem Code, wie ich ein MA-Modell mit 0,5 Intercept erstellen können (wie zu erwähnen, das Intercept im Filter () und mit der Eingabe in meiner Frage definiert Bitte danken (B, a, X) filtert die Daten im Vektor X mit dem Filter, der durch den Zählerkoeffizientenvektor beschrieben wird, mit dem Filter, der die Zweifel über die Verwendung des Filters gelöst hat B und den Nennerkoeffizientenvektor a. Wenn a (1) ungleich 1 ist, filtert der Filter die Filterkoeffizienten durch a (1). Wenn a (1) gleich 0 ist, gibt der Filter ein error. quot (mathworkshelpmatlabreffilter. html) zurück Der Problembereich, wie ich don39t verstehen, wie man die a, b (Filterkoeffizienten), wenn es ein Intercept von sagen, 0,5 oder Intercept von 1.Could bitte zeigen Sie ein Beispiel von MA mit Filter und ein Non-Null-Intercept mit dem Eingang , Die ich in der Question ndash erwähnte. Die Dokumentation ist das unbedingte Mittel des Prozesses, und x03C8 (L) ist ein rationales, unendlich langsames LAG-Operatorpolynom (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x 2026) . Anmerkung: Die Constant-Eigenschaft eines arima-Modellobjekts entspricht c. Und nicht das unbedingte Mittel 956. Durch Wolds-Zerlegung 1. Gleichung 5-12 entspricht einem stationären stochastischen Prozeß, vorausgesetzt, daß die Koeffizienten x03C8i absolut summierbar sind. Dies ist der Fall, wenn das AR-Polynom, x03D5 (L). Stabil ist. Dh alle Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Zusätzlich ist das Verfahren kausal, vorausgesetzt das MA-Polynom ist invertierbar. Dh alle Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Econometrics Toolbox forciert Stabilität und Invertierbarkeit von ARMA Prozessen. Wenn Sie ein ARMA-Modell mit Arima angeben. Erhalten Sie einen Fehler, wenn Sie Koeffizienten eingeben, die nicht einem stabilen AR-Polynom oder einem invertierbaren MA-Polynom entsprechen. Ähnlich erfordert die Schätzung während der Schätzung Stationaritäts - und Invertibilitätsbeschränkungen. Literatur 1 Wold, H. Eine Studie in der Analyse stationärer Zeitreihen. Uppsala, Schweden: Almqvist amp Wiksell, 1938. Wählen Sie Ihr LandDokumentation ist das unbedingte Mittel des Prozesses, und x03C8 (L) ist ein rationales, unendlich langsames Verzögerungsoperatorpolynom (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Anmerkung: Die Constant-Eigenschaft eines arima-Modellobjekts entspricht c. Und nicht das unbedingte Mittel 956. Durch Wolds-Zerlegung 1. Gleichung 5-12 entspricht einem stationären stochastischen Prozeß, vorausgesetzt, daß die Koeffizienten x03C8i absolut summierbar sind. Dies ist der Fall, wenn das AR-Polynom, x03D5 (L). Stabil ist. Dh alle Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Zusätzlich ist das Verfahren kausal, vorausgesetzt das MA-Polynom ist invertierbar. Dh alle Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Econometrics Toolbox forciert Stabilität und Invertierbarkeit von ARMA Prozessen. Wenn Sie ein ARMA-Modell mit Arima angeben. Erhalten Sie einen Fehler, wenn Sie Koeffizienten eingeben, die nicht einem stabilen AR-Polynom oder einem invertierbaren MA-Polynom entsprechen. Ähnlich erfordert die Schätzung während der Schätzung Stationaritäts - und Invertibilitätsbeschränkungen. Literatur 1 Wold, H. Eine Studie in der Analyse stationärer Zeitreihen. Uppsala, Schweden: Almqvist amp Wiksell, 1938. Wählen Sie Ihr Land