Я пытаюсь оценить параметры регрессии и AR для (нагрузки) линейных регрессий с терминами ошибок AR. (Вы также можете думать об этом как о процессе МА с экзогенными переменными):
, где
, с лагами длины p
Я следую за официальные рекомендации MATLAB и использование regArima для настройки ряда регрессий и извлечения параметров регрессии и AR (см. Воспроизводимый пример ниже).
Проблема: regArima медленно! Для 5 регрессий Matlab необходимо 14.24sec. И я намерен запустить большое количество различных регрессионных моделей. Есть ли более быстрый метод?
y = rand(100,1);
r2 = rand(100,1);
r3 = rand(100,1);
r4 = rand(100,1);
r5 = rand(100,1);
exo = [r2 r3 r4 r5];
tic
for p = 0:4
Mdl = regARIMA(3,0,0);
[EstMdl, ~, LogL] = estimate(Mdl,y,'X',exo,'Display','off');
end
toc