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2018-02-07
吴喜之老师的《应用时间序列分析——R软件陪同》中有ARFIMA分析中,有一段代码:
library(fracdiff)
(x.fd=fracdiff(Nile,nar=1,nma=1,M=30))
x.fd$stderror.dpq
res.fd=diffseries(Nile,d=x.fd$d)
r.arima=arima(Nile,c(1,1,1))$res

library(portes)
par(mfrow=c(2,3))
plot(gvtest(res.fd,1:60,order=2.45)[,4],ylim=c(0,1),pch=16,main="Generalized variance tests for Arfima(1,0.447,1)",ylab="p-value")
abline(h=0.05,lty=2)
但我运行时显示Error in gvtest(res.fd, 1:60, order = 2.45) :
  could not find function "gvtest"
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2018-4-17 09:37:25
楼主现在解决了吗?我也是用的吴喜之老师的这本,在一元部分实例的代码也出现了找不到gvtest这个函数的情况。
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2018-4-22 09:40:18
只想默默地问一下,楼主,问题解决了吗?我也碰到这个问题了,说是没有这个函数
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2018-5-3 13:19:39
大家好,因portes包进行了更新,广义方差混成检验的函数gvtest改为了MahdiMcLeod 函数。函数名字是2012年
该改进方法的两位作者的名字Mahdi and McLeod 的组合形式 。 关于该检验方法,有兴趣的读者可以参考以下文字
查阅相关资料。感谢大家对本书的支持,我们将在下一版中进行更新。

the generalized variance portmanteau test of MahdiMcLeod for univariate time series
was derived by Pena and Rodriguez (2002) based on the gamma distribution. Lin and McLeod
(2006) proposed the Monte-Carlo version of this test and Mahdi and McLeod (2012) extended
both methods to the multivariate case. Simulation results suggest that the Monte-Carlo version of
MahdiMcLeod statistic is more accurate and powerful than its competitors proposed by Box and
Pierce (1970), Ljung and Box (1978), and Pena and Rodriguez (2002, 2006) in the univariate time
series as well as Hosking (1980) and Li and McLeod (1981) in the multivariate time series.
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2020-3-9 22:43:02
好问题,好贴
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