我想到了。
这就是季节性参数的用途,我对此表示怀疑,但无法使其正常工作。
本质上,AR(1)MA(1,4) 模型是一个 AR(1)MA(1) 模型,具有 t-4 周期的季节性移动平均值(这是有道理的,因为这是季度数据)。
所以使用arima的方法是:
ar1ma14.model<-arima(ppi.d, order=c(1,0,1), seasonal=list(order=c(0,0,1), period=4))
Call:
arima(x = ppi.d, order = c(1, 0, 1), seasonal = list(order = c(0, 0, 1), period = 4))
Coefficients:
ar1 ma1 sma1 intercept
0.8077 -0.3877 0.2297 0.0076
s.e. 0.0855 0.1295 0.0891 0.0032
同样,我需要测试 AR(2)MA(|4|) 模型,该模型仅包含 MA4 项,而不包含 MA1、MA2 或 MA3。这将是一个带有季节性 MA4 的 AR(2) 模型......
ar2ma4.model<-arima(ppi.d, order=c(2,0,0), seasonal=list(order=c(0,0,1), period=4))
Call:
arima(x = ppi.d, order = c(2, 0, 0), seasonal = list(order = c(0, 0, 1), period = 4))
Coefficients:
ar1 ar2 sma1 intercept
0.4570 0.1611 0.2574 0.0078
s.e. 0.0769 0.0790 0.0841 0.0027
sigma^2 estimated as 0.0001147: log likelihood = 523.37, aic = -1036.75