求助！ARMA模型拟合出序列的残差，如何预测原序列？

雪寂北dаō

8997

收藏 2014-05-21

Call:

arima0(x = res, order = c(1, 0, 1))

Coefficients:

ar1 ma1 intercept

0.9909 -0.0703 -0.0115

s.e. 0.0322 0.0327 67.3054

这里是我对原序列非线性回归后的残差使用ARMA模型拟合后的结果，我怎么通过残差来预测原序列呢？

eur.ts=-63.56475+1.97122t-0.00186t2

这是原序列的回归结果。

到这里突然脑子短路了。求助！

predict函数预测的是未来的残差，怎样可以预测原序列呢？

res.mod=arima0(res,order=c(1,0,1))

horiz=20

predict(res.mod,n.ahead=horiz)

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雪寂北dаō

2014-5-21 00:46:43

大家快点回复我啊~~ 急求啊

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huyiustc

2014-5-21 08:26:28

eur.ts=eur.rs(hat)+et
残差序列预测值你已经得到
而eur.rs(hat)=-63.56475+1.97122t-0.00186t2是关于t的确定性函数啊
所以eur.ts[T]预测值不就是eur.ts(hat)[T]+et[T]嘛

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雪寂北dаō

2014-5-21 11:33:58

huyiustc 发表于 2014-5-21 08:26
eur.ts=eur.rs(hat)+et
残差序列预测值你已经得到
而eur.rs(hat)=-63.56475+1.97122t-0.00186t2是关于t的 ...

eur.rs=-63.56475+1.97122t-0.00186t2 是对原序列做了回归，然后取回归后的残差。

这里用残差来返回原序列做预测呢？

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雪寂北dаō

2014-5-21 12:04:46

huyiustc 发表于 2014-5-21 08:26
eur.ts=eur.rs(hat)+et
残差序列预测值你已经得到
而eur.rs(hat)=-63.56475+1.97122t-0.00186t2是关于t的 ...

谢谢哈~ 突然想明白了

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白蓝雪

2015-4-7 11:08:59

雪寂北dаō 发表于 2014-5-21 12:04
谢谢哈~ 突然想明白了

楼主，你最后是怎么解决的啊，可否帮助一下，我现在也在用时间序列进行预测，模型也已经建立好了，就是用predict预测出现了问题，p=predict(m,P,L); 输出的是拟合的数据，比如1-1000个数据建模，p也是1-1000个数据，我怎么才能让它预测1001-1100的数据呢，研究了很长时间了还是没有头绪，有偿回复，

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