我有两个时间序列，x并且y. 我想x通过拟合 ARMA(p,q) （或在我的情况下为 ARMA(1,1)）过程进行预白化，然后使用系数进行过滤y。这似乎是一件非常标准的事情。但是，该stats:::filter功能仅执行 MA 或 AR 过滤它看起来像。这样做的适当方法是什么？另外，应该使用arimaR 中的函数来执行此操作还是有其他方法？
在 R 中使用 ARMA 模型进行过滤
机器算法验证
r
时间序列
阿玛
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2022-04-02 15:22:34
2个回答
我认为这可以满足您的要求：
library(forecast)
fit <- Arima(x,order=c(1,0,1))
yfiltered <- residuals(Arima(y,model=fit))
我建议三种不同的功能：
stats:::arima
预测:::华宇
预测:::auto.arima
Forecast:::auto.arima 将自动为您查找 p 和 q 滞后。