Функция arima.sim () с изменением: размеры выборки, значения фи и значения sd - PullRequest
Новая
       5

Функция arima.sim () с изменением: размеры выборки, значения фи и значения sd

3 голосов
/ 01 апреля 2020

Я хочу смоделировать ARIMA(1,1,0) с варьированием:

  1. размеры выборки
  2. значения phi
  3. значения стандартного отклонения.

Я восхищаюсь, как приведенный ниже r код имитирует только один ARIMA(1,1,0), который я хочу использовать в формате, чтобы имитировать множество ARIMA(1,1,0) с различными размерами выборки , значениями и значения стандартного отклонения 

wn <- rnorm(10, mean = 0, sd = 1)
ar <- wn[1:2]
for (i in 3:10){
  ar<- arima.sim(n=10,model=list(ar=-0.7048,order=c(1,1,0)),start.innov=4.1,n.start=1,innov=wn)
}

Я задал похожий вопрос здесь и дал хороший ответ, основываясь на моем вопросе, но теперь я вижу, что функция arima.sim() незаменим при моделировании временных рядов ARIMA и поэтому хочу включить его в мой стиль моделирования временных рядов ARIMA. Я придумаю это испытание, в котором используется функция arima.sim() для имитации N = c (15, 20) ARIMA(1,1,0) временных рядов с различными размерами выборки , стандарта значения отклонения и значения фи , сначала генерируя N случайное число, а затем используя первые два случайных числа, чтобы быть первыми двумя ARIMA(1,1,0). The 3rd to **n**th are the made to follow ARIMA (1,1,0) `. Вот что я попробовал ниже: 

N <- c(15L, 20L)
SD = c(1, 2) ^ 2
phi = c(0.2, 0.4)
res <- vector('list', length(N))
names(res) <- paste('N', N, sep = '_')
set.seed(123L)
for (i in seq_along(N)){
  res[[i]] <- vector('list', length(SD))
  names(res[[i]]) <- paste('SD', SD, sep = '_')
  ma <- matrix(NA_real_, nrow = N[i], ncol = length(phi)) 
  for (j in seq_along(SD)){
    wn <- rnorm(N[i], mean = 0, sd = SD[j])
    ar[[1:2, ]] <- wn[[1:2]]
    for (k in 3:N[i]){
      ar[k, ] <- arima.sim(n=N[[i]],model=list(ar=phi[[k]],order=c(1,1,0)),start.innov=4.1,n.start=1,innov=wn)
    }
    colnames(ar) <- paste('ar_theta', phi, sep = '_')
    res[[i]][[j]] <- ar
  }
}
res1 <- lapply(res, function(dat) do.call(cbind,  dat))
sapply(names(res1), function(nm) write.csv(res1[[nm]], 
                                           file = paste0(nm, ".csv"), row.names = FALSE, quote = FALSE))

Последние две строки записывают данные временного ряда в .csv и сохраняют их в моем рабочем каталоге.

1 Ответ

2 голосов
/ 05 апреля 2020

Здесь может быть метод, использующий Map. Пожалуйста, измените ваше сообщение, чтобы включить ожидаемый результат, если это не соответствует вашим требованиям. 

N <- c(15L, 20L)
SD <- c(1, 2) ^ 2
phi = c(0.2, 0.4)

## generate all combos
all_combos <- expand.grid(N = N, SD = SD, phi = phi)

## create function
fx_arima <- function(n, SD, phi) {
  arima.sim(n = n,
            model=list(ar=phi, order = c(1, 1, 0)),
            start.innov = 4.1,
            n.start = 1,
            rand.gen = function(n) rnorm(n, mean = 0, sd = SD))[-1L]
}

## find arima for all combos using Map
set.seed(123L)
res = Map(fx_arima, all_combos[["N"]], all_combos[["SD"]], all_combos[["phi"]])

## or a little bit more work:
set.seed(123L)
res2 = by(all_combos, all_combos["N"], 
   function(DF) {
     res = mapply(fx_arima, DF[["N"]], DF[["SD"]], DF[["phi"]])
     colnames(res) = paste("SD", DF[["SD"]], "phi", DF[["phi"]], sep = "_")
     res
   })
res2

## write to csv
Map(function(file, DF) write.csv(DF, paste0("N_", file, ".csv")), names(res2), res2)
...