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2008-12-25
本人非科班,现正用R分析自己的数据,有个初级问题:
在R中,若要对序列X建AR(3)模型,所使用的命令为
>arima(X,order=c(3,0,0))
但是在此情况下,软件所选择的acf中的lag为第1,2,3个。
如果在我的数据中需要选择的lag为第2,4,6个的话,应该使用什么命令?

另:我是按照Tsay的金融时间序列分析来自学的,虽然他的书及讲义都非常好,但是有时候在分析自己的数据时使用R感觉不熟悉。将相关软件包的说明文档下载看,往往看不明白。不知道各位有什么书籍能够对R命令的各种参数使用解释详细一点的,推荐一下。

[此贴子已经被作者于2008-12-25 9:12:04编辑过]

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2008-12-25 11:15:00
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2008-12-25 12:12:00

用sas软件做的 有专门做arimr的模块

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2008-12-25 14:00:00
回楼上的:
1。我使用的是pacf,帖子里写错了。
2。在我的实际数据中有lag=1,2,3,45显著区别于0,在使用命令
>ar(X,order=45)
时没有问题,但是使用
>arima(X,order=c(45,0,0))
时,R软件计算的时间超长。而且,软件包的说明文档中提出当order大于10时需慎用。

另外:在Tsay的书中曾有一例,先对一序列建AR(3)模型,其中lag=1,2,3;然后因为lag=2的显著性不大,所以舍弃。改用一AR(2)模型,lag=1,3。
问题是:两个模型所得的系数是不同的,如果按照楼上的做法,那么在舍去lag=2后,模型的两个系数应该与原先AR(3)模型中对应的系数相同。
因此我估计在arima中应该有参数可以实现选择性的对lag建模。只是TSAY并没有给出相应的code,所以我才来求助的。

请有经验的同志解答一下。
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2008-12-25 14:24:00
补充一下:
在Tsay第二版的p43,第一次fitting所得的model为:
R(t)=0.0103 + 0.104R(t-1) - 0.010R(t-2) - 0.120R(t-3) + a(t)
而在第二次撤去lag=2后的refitting所得的model为:(p44)
R(t)=0.0102 + 0.103R(t-1) - 0.122R(t-3) + a(t)

这说明了,第二次所得的模型是重新拟和过的。也侧面说明了在R中是可以有选择的对lag进行建模的。
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2008-12-25 21:42:00
贴的内容出错了,楼下给出

[此贴子已经被作者于2008-12-25 21:46:19编辑过]

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