http://artax.karlin.mff.cuni.cz/ ... ns/html/rlnorm.html

谢谢楼上的回答！
其实我曾尝试网页上的这个命令
发现不是自己想要的结果
你看看下面的几行
omega=matrix(c(0.5,0.3),2)
A=matrix(c(0.4,0.15,0.1,0.3),2)            
B=matrix(c(0.3,0.1,0.2,0.4),2)
icovm<- matrix(c(
0.2,0.1,
0.1,0.2
),byrow=TRUE,nrow=2)

nTa=100
  nobs=200
k=2
  xx_mean=solve(diag(k)-A-B)%*%omega
  m=matrix(0,k,nobs+nTa)
  x=matrix(0,k,nobs+nTa)
  m[,1]=xx_mean
  x[,1]=xx_mean
  
err1 <- compositions::rnorm.aplus(nobs+nTa,rep(1,k),icovm)   
err=t(err1)
   

   for( i in 2:(nobs+nTa))
      {
       m[,i]=omega+A%*%x[,i-1] +B%*%m[,i-1]
       x[,i]=m[,i]*err[,i]
      }
   x=x[,(nTa+1):ncol(x)]

打算生成vector multiplicative error model的随机数
发现跟预先设想的差别太大了
上面生成的数据太大