Autoregressive Moving Average Source Code

Análise de séries temporais tsa statsmodels. tsa contém classes de modelos e funções que são úteis para a análise de séries temporais. Atualmente, inclui modelos autoregressivos univariados (AR), modelos vetoriais autorregressivos (VAR) e modelos de média móvel autorregressiva univariada (ARMA). Inclui também estatística descritiva para séries temporais, por exemplo autocorrelação, função de autocorrelação parcial e periodograma, bem como as propriedades teóricas correspondentes de ARMA ou processos relacionados. Ele também inclui métodos para trabalhar com polinômios de atraso médio auto-regressivos e móveis. Além disso, testes estatísticos relacionados e algumas funções auxiliares úteis estão disponíveis. A estimativa é feita por exata ou condicional Máxima Verossimilhança ou por mínimos quadrados condicionais, usando Filtro Kalman ou filtros diretos. Atualmente, funções e classes devem ser importadas do módulo correspondente, mas as classes principais estarão disponíveis no namespace statsmodels. tsa. A estrutura do módulo está dentro de statsmodels. tsa é stattools. Propriedades empíricas e testes, acf, pacf, granger-causalidade, adf teste de raiz unitária, teste ljung-box e outros. Armodel Processo autoregressivo univariável, estimativa com probabilidade máxima condicional e exata e arimamodelo condicional de mínimos quadrados. Processo ARMA univariável, estimativa com probabilidade máxima condicional e exata e vetoriais mínimos quadrados condicionais, var. Modelos de estimativa de VAR, análise de resposta a impulsos, decomposição de variância de erros de previsão e ferramentas de visualização de dados. Classes de estimativa para ARMA e outros modelos com MLE exato usando Filtro de Kalman armaprocess. Propriedades de processos arma com parâmetros dados, isso inclui ferramentas para converter entre ARMA, MA e AR representação, bem como acf, pacf, densidade espectral, função de resposta de impulso e similares sandbox. tsa. fftarma. Semelhante ao armaprocess mas trabalhando em domínio de freqüência tsatools. Funções auxiliares adicionais, para criar matrizes de variáveis ​​defasadas, construir regressores para tendência, detrend e similares. Filtros. Função auxiliar para filtrar séries temporais Algumas funções adicionais que também são úteis para análise de séries temporais estão em outras partes de modelos de estatísticas, por exemplo, testes estatísticos adicionais. Algumas funções relacionadas também estão disponíveis em matplotlib, nitime e scikits. talkbox. Essas funções são projetadas mais para o uso no processamento de sinal onde mais séries temporais estão disponíveis e trabalham com mais freqüência no domínio da freqüência. A melhor ferramenta de previsão baseada em técnicas de Inteligência Artificial (Redes Neurais Artificiais), permite que você mantenha, abra e feche com precisão, mantendo e fechando Recomendações para seus investimentos nos mercados de capitais. As operações longas e curtas estão disponíveis. A SprinN permite que você selecione o risco de suas operações, as comissões, a influência de indicadores de análise técnica (média móvel.) TeeChart para Java é uma extensa biblioteca de componentes de gráficos para desenvolvedores Java. Com base em mais de uma década de experiência trabalhando com clientes requisitos de gráficos é Extremamente portátil e pode ser usado em toda a programação Java padrão. Eu não era capaz de obter os picos dos meus dados obtidos experimentalmente por causa de sua natureza aleatória. Como resultado o findpeaks () definido na biblioteca Matlab não estava dando resultados como esperado. Por isso Eu fiz um código que ajudará a findpeaks () ajudar. Mas construir um sistema de comércio automatizado primitivo, estilizado operado por um cronômetro de taxa fixa e manipulação de recuperação, armazenamento e análise de dados uma estratégia guias reequilíbrio do portfólio em cada iteração e saída básica A biblioteca de componentes de gráficos ActiveX oferece mais de 60 estilos de gráfico e 56 funções matemáticas e estatísticas e um conjunto completo de ferramentas de gráfico co. Mponents para funcionalidade adicional. Inclui versões de 32-bit amp 64-bit. Para Windows e Web. O código de campo Moving Star demonstra um campo de estrela em movimento em uma janela redimensionável. O código é escrito em Standard C usando a API do Win32. Calcula a média Woody primeiro alinhando sinais individuais (corrompido por jitter) com a média padrão. Usa xcorr para calcular o lag e, em seguida, re-médias os sinais para obter uma estimativa melhorada. Exemplo incluído no código de help. he executa a simulação de séries temporais com modelos de média móvel fraccionada (ARFIMA) autoregressiva fracionariamente integrada que generalizam os modelos de média móvel autorregressiva ARIMA (média móvel auto-regressiva) e ARMA. Os modelos ARFIMA permitem valores não-inteiros do parâmetro de diferenciação e são úteis na modelagem de séries temporais com memória longa. O código geralmente simula um modelo ARFIMA (p, d, q) onde d é a diferenciação. Calcula a média móvel de Tillson. O usuário é capaz de alterar os parâmetros, como as varreduras de suavização eo fator de volume Implementação do filtro Média Móvel. O filtro de média móvel opera fazendo a média de um número de pontos a partir do sinal de entrada para produzir cada ponto no sinal de saída. Na forma de equação, isto é escrito: Este arquivo contém três m-arquivo que estimam o Valor em Risco (VaR) da carteira composta de preço de duas ações usando Exponentially Weighted Moving Average. A função principal é ewmaestimatevar. Para estimar o VaR você deve usar isso. Filtro de média móvel muito eficiente implementado usando convolução. Movimentação de dados suavizada (vetor de dados, tamanho da janela de média em amostras) Veja também: slidefilter. m pelo mesmo autor Filtro de média móvel implementado usando uma técnica quotSliding Sumquot. Comparativamente eficiente. Filtragem de dados livre alisada (vetor de dados, comprimento de intervalo de deslizamento em amostras) Veja também: movave. m CHEAPHLOCPLOT Um gráfico livre de alta e baixa abertura (e volume e média móvel) para responder a um thread CSSM (quotSubject: on matlab to plot Stock chartsquot). Uma implementação de média móvel usando o filtro de construção, que é muito rápido. Para vetores, Y RUNMEAN (X, M) calcula uma média de execução (também conhecida como média móvel) nos elementos do vetor X. Ela usa uma janela de 2M1 pontos de dados. M um inteiro positivo que define (metade) o tamanho da janela. Em pseudo-código: Y (i). Este código calcula o Desvio Padrão da Média Móvel Ponderada Exponencialmente A desvio padrão da média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) aplica pesos diferentes a retornos diferentes. Retornos mais recentes têm maior peso sobre o. Em termos de comportamento, esta é uma alternativa para filter () para um kernel de média móvel, exceto que é mais rápido. A velocidade não depende do comprimento do filtro. O código usa uma variante do cumsum-trick, embora não o quotgarden. Calculadora de VaR Simples fornece: - Avaliação da distribuição de retorno de um único ativo ou carteira de ativos - Previsões de volatilidade usando média móvel e algoritmo exponencial - Valor em Risco de um único ativo. Esse m-file implementa um sistema de média móvel M-point. A equação é: y (n) (x (n) x (n-1) x (n-M)) M M é a ordem do sistema de média móvel do ponto M. Sintaxe: ympointaverage (entrada, ordem) O argumento. Esta função calcula em (Xi, Yi) locais desconhecidos as previsões IDW (wlt0) ou SMA (w0) usando o tipo de vizinhança r1 (n: número de pontos r: raio) e o tamanho da vizinhança r2 de Vc valores medidos em (Xc, Yc ) Localizações. Instruções: 1. Dê o símbolo do estoque. 2. Dê a data de hoje no formato específico (meses-dias-ano). 3. O botão GET DATA obtém os dados do servidor do Yahoo. 4. Escolha o número de dias que você deseja examinar. 5. O objetivo deste estudo de caso é mostrar como o MATLAB e várias caixas de ferramentas podem ser usados ​​juntos para resolver um problema de imagem. O problema específico aqui apresentado é uma experiência científica. Dado um pêndulo, medir a gravidade. A matemática está bem definida. Instruções para executar o arquivo. 1. Descompacte o arquivo quotTradingStrat. zipquot para que você obtenha a pasta quotTradingStratquot. 2. Defina seu diretório de trabalho como quotTradingStrat gt CSVquot (A pasta CSV contém a vírgula FASTRMS Potência instantânea raiz-média quadrática (RMS) por convolução FASTRMS (X), quando X é um vetor, é a potência RMS variável no tempo De X, calculado usando uma janela retangular de 5 pontos centrada em cada ponto no sinal. A saída é o. Estes são os arquivos e alguns dos dados que eu usei no meu webinar recente sobre Algorithmic Trading. Os dados foram encurtados para o tamanho É uma ferramenta de análise técnica que calcula vários indicadores técnicos. A análise técnica é a previsão de futuros movimentos de preços financeiros com base em um exame de movimentos de preços passados. Os indicadores técnicos exigem em copiar Copyright 2000-2015 Código fonte on-line Free Source Code e Scripts Downloads. Todos os arquivos e downloads gratuitos são copyright de seus respectivos proprietários. 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Erros Autoregressivos Um modelo com erros autoregressivos de primeira ordem, AR (1), tem a forma enquanto um processo de erro AR (2) tem a forma e assim por diante para processos de ordem superior. Observe que os s são independentes e identicamente distribuídos e têm um valor esperado de 0. Um exemplo de um modelo com um componente AR (2) é e assim por diante para processos de ordem superior. Por exemplo, você pode escrever um modelo de regressão linear simples com MA (2) erros de média móvel, onde MA1 e MA2 são os parâmetros de média móvel. Observe que RESID. Y é automaticamente definido por PROC MODEL como A função ZLAG deve ser usada para modelos MA para truncar a recursividade dos atrasos. Isso garante que os erros defasados ​​começam em zero na fase de latência e não propagam valores faltantes quando as variáveis ​​de período de atraso são perdidos e garantem que os erros futuros sejam zero em vez de faltar durante a simulação ou previsão. Para obter detalhes sobre as funções de atraso, consulte a seção Lag Logic. Este modelo escrito usando a macro MA é o seguinte: Formulário Geral para Modelos ARMA O processo ARMA (p, q) geral tem a seguinte forma Um modelo ARMA (p, q) pode ser especificado da seguinte forma: onde AR i e MA j representam Os parâmetros auto-regressivos e de média móvel para os vários desfasamentos. Você pode usar qualquer nome que você deseja para essas variáveis, e há muitas maneiras equivalentes que a especificação poderia ser escrita. Os processos Vector ARMA também podem ser estimados com PROC MODEL. Por exemplo, um processo AR (1) de duas variáveis ​​para os erros das duas variáveis ​​endógenas Y1 e Y2 pode ser especificado da seguinte forma: Problemas de Convergência com Modelos ARMA Os modelos ARMA podem ser difíceis de estimar. Se as estimativas dos parâmetros não estiverem dentro da faixa apropriada, os termos residuais dos modelos de média móvel crescem exponencialmente. Os resíduos calculados para observações posteriores podem ser muito grandes ou podem transbordar. Isso pode acontecer porque os valores iniciais inadequados foram usados ​​ou porque as iterações se afastaram de valores razoáveis. Cuidado deve ser usado na escolha de valores iniciais para ARMA parâmetros. Os valores iniciais de 0,001 para os parâmetros ARMA geralmente funcionam se o modelo se encaixa bem nos dados eo problema está bem condicionado. Note-se que um modelo MA pode muitas vezes ser aproximado por um modelo AR de alta ordem, e vice-versa. Isso pode resultar em alta colinearidade em modelos ARMA mistos, o que por sua vez pode causar grave mal-condicionamento nos cálculos e instabilidade das estimativas de parâmetros. Se você tiver problemas de convergência ao estimar um modelo com processos de erro ARMA, tente estimar em etapas. Primeiro, use uma instrução FIT para estimar apenas os parâmetros estruturais com os parâmetros ARMA mantidos a zero (ou a estimativas anteriores razoáveis ​​se disponíveis). Em seguida, use outra instrução FIT para estimar somente os parâmetros ARMA, usando os valores dos parâmetros estruturais da primeira execução. Uma vez que os valores dos parâmetros estruturais são susceptíveis de estar perto de suas estimativas finais, as estimativas ARMA parâmetro agora pode convergir. Finalmente, use outra instrução FIT para produzir estimativas simultâneas de todos os parâmetros. Uma vez que os valores iniciais dos parâmetros são agora provavelmente muito próximos de suas estimativas conjuntas finais, as estimativas devem convergir rapidamente se o modelo for apropriado para os dados. AR Condições iniciais Os retornos iniciais dos termos de erro dos modelos AR (p) podem ser modelados de diferentes maneiras. Os métodos de inicialização de erros autorregressivos suportados pelos procedimentos do SASETS são os seguintes: PROCEDIMENTOS MÍNIMOS CONDUTAIS (Procedimentos ARIMA e MODELO) Procedimentos de mínimos quadrados incondicionais (procedimentos AUTOREG, ARIMA e MODELO) Yule-Walker (AUTOREG, ARIMA e MODELO) Procedimento somente) Hildreth-Lu, que exclui as primeiras p observações (procedimento MODEL somente) Consulte o Capítulo 8, O Procedimento AUTOREG, para uma explicação e discussão dos méritos de vários métodos de inicialização AR (p). As inicializações CLS, ULS, ML e HL podem ser realizadas pelo PROC MODEL. Para erros de AR (1), estas inicializações podem ser produzidas como mostrado na Tabela 18.2. Estes métodos são equivalentes em amostras grandes. Tabela 18.2 Inicializações Executadas por PROC MODEL: AR (1) ERROS Os retornos iniciais dos termos de erro dos modelos MA (q) também podem ser modelados de diferentes maneiras. Os seguintes paradigmas de inicialização de erros de média móvel são suportados pelos procedimentos ARIMA e MODELO: mínimos quadrados condicionais mínimos incondicionais O método de mínimos quadrados condicionais para estimar os termos de erro de média móvel não é o ideal porque ignora o problema de inicialização. Isso reduz a eficiência das estimativas, embora permaneçam imparciais. Os resíduos atrasados ​​iniciais, que se estendem antes do início dos dados, são assumidos como 0, o seu valor esperado incondicional. Isso introduz uma diferença entre esses resíduos e os resíduos de mínimos quadrados generalizados para a covariância da média móvel, que, ao contrário do modelo autorregressivo, persiste através do conjunto de dados. Normalmente, esta diferença converge rapidamente para 0, mas para processos de média móvel quase não-reversíveis a convergência é bastante lenta. Para minimizar este problema, você deve ter abundância de dados, e as estimativas de parâmetros de média móvel devem estar bem dentro do intervalo de inversibilidade. Este problema pode ser corrigido à custa de escrever um programa mais complexo. As estimativas de mínimos quadrados incondicionais para o processo MA (1) podem ser produzidas especificando o modelo da seguinte maneira: Erros de média móvel podem ser difíceis de estimar. Você deve considerar usar uma aproximação AR (p) para o processo de média móvel. Um processo de média móvel geralmente pode ser bem aproximado por um processo autorregressivo se os dados não tiverem sido suavizados ou diferenciados. A Macro AR A macro AR do SAS gera instruções de programação para MODELO PROC para modelos autorregressivos. A macro AR é parte do software SASETS e nenhuma opção especial precisa ser definida para usar a macro. O processo autorregressivo pode ser aplicado aos erros de equações estruturais ou às próprias séries endógenas. A macro AR pode ser usada para os seguintes tipos de auto-regressão: auto-regressão vetorial irrestrita autoregressão vetorial restrita Autoregressão Univariada Para modelar o termo de erro de uma equação como um processo autorregressivo, use a seguinte instrução após a equação: Por exemplo, suponha que Y seja a Linear de X1, X2 e um erro de AR (2). Você escreveria este modelo da seguinte maneira: As chamadas para AR devem vir depois de todas as equações às quais o processo se aplica. A invocação de macro anterior, AR (y, 2), produz as instruções mostradas na saída LIST na Figura 18.58. Figura 18.58 Saída de Opção LIST para um Modelo AR (2) As variáveis ​​prefixadas PRED são variáveis ​​de programa temporárias usadas para que os atrasos dos resíduos sejam os resíduos corretos e não os redefinidos por esta equação. Observe que isso é equivalente às instruções explicitamente escritas na seção Formulário Geral para Modelos ARMA. Você também pode restringir os parâmetros autorregressivos a zero em intervalos selecionados. Por exemplo, se você quisesse parâmetros autorregressivos nos retornos 1, 12 e 13, você pode usar as seguintes instruções: Estas instruções geram a saída mostrada na Figura 18.59. Figura 18.59 Saída de Opção LIST para um Modelo AR com Lags em 1, 12 e 13 O MODELO Procedimento Listagem do Código de Programa Compilado como Parsed PRED. yab x1 c x2 RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. Y - y OLDPRED. y PRED. y yl1 ZLAG1 (y - perdy) il12 ZLAG12 (y - perdy) il13 ZLAG13 (y - perdy) RESID. y PRED. y - ACTUAL. y PRED. y - y Existem Variações no método dos mínimos quadrados condicionais, dependendo se as observações no início da série são usadas para aquecer o processo AR. Por padrão, o método de mínimos quadrados condicionais AR usa todas as observações e assume zeros para os retornos iniciais de termos autorregressivos. Usando a opção M, você pode solicitar que AR use o método de mínimos quadrados incondicionais (ULS) ou de máxima verossimilhança (ML). Por exemplo, as discussões sobre esses métodos são fornecidas na seção AR Condições iniciais. Usando a opção MCLS n, você pode solicitar que as primeiras n observações sejam usadas para calcular estimativas dos atrasos autorregressivos iniciais. Neste caso, a análise começa com a observação n 1. Por exemplo: Você pode usar a macro AR para aplicar um modelo autorregressivo à variável endógena, em vez de ao termo de erro, usando a opção TYPEV. Por exemplo, se você quiser adicionar os cinco atrasos anteriores de Y à equação no exemplo anterior, você pode usar AR para gerar os parâmetros e os retornos usando as seguintes instruções: As instruções anteriores geram a saída mostrada na Figura 18.60. Figura 18.60 Saída de opção LIST para um modelo AR de Y Este modelo prediz Y como uma combinação linear de X1, X2, uma interceptação e os valores de Y nos cinco períodos mais recentes. Autoresponder vetorial irrestrito Para modelar os termos de erro de um conjunto de equações como um processo autorregressivo de vetor, use a seguinte forma da macro AR após as equações: O valor processname é qualquer nome que você fornecer para AR usar para fazer nomes para o autorregressivo Parâmetros. Você pode usar a macro AR para modelar vários processos AR diferentes para diferentes conjuntos de equações usando diferentes nomes de processo para cada conjunto. O nome do processo garante que os nomes de variáveis ​​usados ​​são exclusivos. Use um valor processname curto para o processo se as estimativas de parâmetro forem gravadas em um conjunto de dados de saída. A macro AR tenta construir nomes de parâmetro menor ou igual a oito caracteres, mas isso é limitado pelo comprimento de processname. Que é usado como um prefixo para os nomes de parâmetro AR. O valor da lista de variáveis ​​é a lista de variáveis ​​endógenas para as equações. Por exemplo, suponha que erros para as equações Y1, Y2 e Y3 sejam gerados por um processo autorregressivo de vetor de segunda ordem. Você pode usar as seguintes instruções: que geram o seguinte para Y1 e código semelhante para Y2 e Y3: Somente o método de mínimos quadrados condicional (MCLS ou MCLS n) pode ser usado para processos vetoriais. Você também pode usar o mesmo formulário com restrições que a matriz de coeficientes seja 0 em defasagens selecionadas. Por exemplo, as seguintes afirmações aplicam um processo vetorial de terceira ordem aos erros de equação com todos os coeficientes no retardo 2 restrito a 0 e com os coeficientes nos retornos 1 e 3 sem restrições: Você pode modelar as três séries Y1Y3 como um processo autorregressivo de vetor Nas variáveis ​​em vez de nos erros usando a opção TYPEV. Se você deseja modelar Y1Y3 como uma função de valores passados ​​de Y1Y3 e algumas variáveis ​​exógenas ou constantes, você pode usar AR para gerar as declarações para os termos de atraso. Escreva uma equação para cada variável para a parte não autorregressiva do modelo e, em seguida, chame AR com a opção TYPEV. Por exemplo, a parte não autorregressiva do modelo pode ser uma função de variáveis ​​exógenas, ou pode ser parâmetros de interceptação. Se não houver componentes exógenos para o modelo de autorregressão vetorial, incluindo sem interceptações, então atribua zero a cada uma das variáveis. Deve haver uma atribuição para cada uma das variáveis ​​antes de AR é chamado. Este exemplo modela o vetor Y (Y1Y2Y3) como uma função linear apenas do seu valor nos dois períodos anteriores e um vetor de erro de ruído branco. O modelo tem 18 (3 3 3 3) parâmetros. Sintaxe da Macro AR Existem dois casos da sintaxe da macro AR. Quando as restrições em um processo AR vetorial não são necessárias, a sintaxe da macro AR tem a forma geral especifica um prefixo para AR a ser usado na construção de nomes de variáveis ​​necessários para definir o processo AR. Se o endolist não é especificado, a lista endógena padrão é nome. Que deve ser o nome da equação à qual o processo de erro AR deve ser aplicado. O valor de nome não pode exceder 32 caracteres. É a ordem do processo AR. Especifica a lista de equações às quais o processo AR deve ser aplicado. Se for dado mais de um nome, é criado um processo vetorial sem restrições com os resíduos estruturais de todas as equações incluídas como regressores em cada uma das equações. Se não for especificado, o endolist predefinirá o nome. Especifica a lista de defasagens em que os termos AR devem ser adicionados. Os coeficientes dos termos em intervalos não listados são definidos como 0. Todos os atrasos listados devem ser menores ou iguais a nlag. E não deve haver duplicatas. Se não for especificado, o laglist padrão para todos os retornos 1 através de nag. Especifica o método de estimação a ser implementado. Valores válidos de M são CLS (estimativas de mínimos quadrados condicionais), ULS (estimativas de mínimos quadrados incondicionais) e ML (estimativas de máxima verossimilhança). MCLS é o padrão. Somente o MCLS é permitido quando mais de uma equação é especificada. Os métodos ULS e ML não são suportados para modelos AR de AR por AR. Especifica que o processo AR deve ser aplicado às próprias variáveis ​​endógenas em vez de aos resíduos estruturais das equações. Auto-regressão vetorial restrito Você pode controlar quais parâmetros são incluídos no processo, restringindo a 0 aqueles parâmetros que você não inclui. Primeiro, use AR com a opção DEFER para declarar a lista de variáveis ​​e definir a dimensão do processo. Em seguida, use chamadas AR adicionais para gerar termos para equações selecionadas com variáveis ​​selecionadas em intervalos selecionados. Por exemplo, as equações de erro produzidas são as seguintes: Este modelo estabelece que os erros para Y1 dependem dos erros de Y1 e Y2 (mas não Y3) nos dois intervalos 1 e 2 e que os erros para Y2 e Y3 dependem de Os erros anteriores para todas as três variáveis, mas somente com atraso 1. AR Macro Sintaxe para AR Restrito AR Um uso alternativo de AR é permitido para impor restrições em um processo AR vetorial chamando AR várias vezes para especificar diferentes AR termos e defasagens para diferentes Equações. A primeira chamada tem a forma geral especifica um prefixo para AR para usar na construção de nomes de variáveis ​​necessárias para definir o vetor AR processo. Especifica a ordem do processo AR. Especifica a lista de equações às quais o processo AR deve ser aplicado. Especifica que AR não é para gerar o processo AR, mas é esperar por mais informações especificadas em chamadas AR posterior para o mesmo valor de nome. As chamadas subseqüentes têm a forma geral é o mesmo que na primeira chamada. Especifica a lista de equações às quais as especificações nesta chamada AR devem ser aplicadas. Somente os nomes especificados no valor endolist da primeira chamada para o valor de nome podem aparecer na lista de equações na lista de eqlist. Especifica a lista de equações cujos resíduos estruturais retardados devem ser incluídos como regressores nas equações em eqlist. Somente nomes no endolist da primeira chamada para o valor de nome podem aparecer em varlist. Se não for especificado, varlist padrão para endolist. Especifica a lista de defasagens em que os termos AR devem ser adicionados. Os coeficientes dos termos em intervalos não listados são definidos como 0. Todos os atrasos listados devem ser menores ou iguais ao valor de nlag. E não deve haver duplicatas. Se não for especificado, o laglist assume todos os defasagens 1 a nlag. A macro MA A macro SAS MA gera instruções de programação para MODELO PROC para modelos de média móvel. A macro MA faz parte do software SASETS e não são necessárias opções especiais para utilizar a macro. O processo de erro de média móvel pode ser aplicado aos erros da equação estrutural. A sintaxe da macro MA é o mesmo que a macro AR, exceto que não há argumento TYPE. Quando você estiver usando as macros MA e AR combinadas, a macro MA deve seguir a macro AR. As seguintes instruções SASIML produzem um processo de erro ARMA (1, (1 3)) e salvam-no no conjunto de dados MADAT2. As seguintes instruções PROC MODEL são usadas para estimar os parâmetros deste modelo usando a estrutura de erro de máxima verossimilhança: As estimativas dos parâmetros produzidos por esta execução são mostradas na Figura 18.61. Figura 18.61 Estimativas de um processo ARMA (1, (1 3)) Existem dois casos da sintaxe para a macro MA. Quando as restrições em um processo de MA vetorial não são necessárias, a sintaxe da macro MA tem a forma geral especifica um prefixo para MA usar na construção de nomes de variáveis ​​necessárias para definir o processo MA e é o endolist padrão. É a ordem do processo MA. Especifica as equações às quais o processo MA deve ser aplicado. Se for dado mais de um nome, a estimativa CLS é usada para o processo vetorial. Especifica os atrasos em que os termos MA devem ser adicionados. Todos os atrasos listados devem ser menores ou iguais a nlag. E não deve haver duplicatas. Se não for especificado, o laglist padrão para todos os retornos 1 através de nag. Especifica o método de estimação a ser implementado. Valores válidos de M são CLS (estimativas de mínimos quadrados condicionais), ULS (estimativas de mínimos quadrados incondicionais) e ML (estimativas de máxima verossimilhança). MCLS é o padrão. Somente o MCLS é permitido quando mais de uma equação é especificada no endolist. MA Sintaxe de Macro para Movimentação-Média Restrita de Vetores Um uso alternativo de MA é permitido para impor restrições em um processo de MA de vetor chamando MA várias vezes para especificar diferentes termos de MA e defasagens para equações diferentes. A primeira chamada tem a forma geral especifica um prefixo para MA para usar na construção de nomes de variáveis ​​necessárias para definir o vetor MA processo. Especifica a ordem do processo MA. Especifica a lista de equações às quais o processo MA deve ser aplicado. Especifica que MA não é para gerar o processo de MA, mas é aguardar informações adicionais especificadas em chamadas de MA mais tarde para o mesmo valor de nome. As chamadas subseqüentes têm a forma geral é o mesmo que na primeira chamada. Especifica a lista de equações às quais as especificações nesta chamada MA devem ser aplicadas. Especifica a lista de equações cujos resíduos estruturais retardados devem ser incluídos como regressores nas equações em eqlist. Especifica a lista de defasagens em que os termos MA devem ser adicionados.