ich möchte die Parameter der ARMA-Modelle schätzen. Meine Aufgabe ist aber ziemlich groß, d.h. ich habe Größenordnungen von ca p=500-700 für den AR-Anteil und q=100 für den MA-Anteil.
Ich möchte natürlich nicht alle Parameter schätzen lassen, sondern einige gleich von Anfang an null setzen und somit gewisse Lags gar nicht berechnen.
Wie kann ich ihm sagen, dass er nur Lag 5 und 7 vom AR-Modell berechnen soll? und nicht alle 10?
Ich hab FixAR probiert, aber damit kann man nur direkte Werte vorgeben. Gibt es noch eine andere Möglichkeit?
Nun steh ich immer noch vor folgendem Problem:
Mein Vektor FixAR (und FixMA) soll größer werden! Doch Matlab braucht dann viel zu lange um die Ergebnisse zu erhalten. Ich kann ja nicht mehrere Stunden warten.
Kann mir jemand einen Tipp geben, mit dem ich die Rechenzeit verkürzen kann!?
ich denke hier liegt ein ganz allgemeiner Fehler in deiner Methodik vor. Zuerst würde ich dir raten dein Matlab auf die neue Version 2012a zu upgraden.
Warum?
Die neue Version bietet Dir viele nützliche Tools um später deine Parameter im ARMA model (autoregression terms, moving average terms) zu fitten
Meine Strategie die ich dir vorschlagen würde:
1. load data
2. Dickey Fuller Test, KPSS - Test --> Besteht eine stationäre oder Trendstationäre Zeitreihe?
3. Autocorrelation- & Partialautocorrelation Plot --> Welches Forecast Model wird benötigt (ARMA, ARIMA, SARMA, SARIMA)
4. Implementierung des Models mit Matlab 2012a (sehr einfach)
5. Forecast
Es sieht ein bisschen wild aus ... aber keine Sorge. Zum Schluss hast du eine Model und Forecast, welches zu auch quantitative argumentieren kannst.
Wo ist der Hacken in meiner Strategie?
Mit Hilfe von dem Akaike Information Criterion könnte ich deine Modellierungsstrategie schnell in Frage stellen. Warum hast du dieses Model benutzt und nicht ein anderes?
Viel Erfolg
AR(gast)
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Verfasst am: 29.01.2013, 17:24
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Hallo,
sehr schön, diesen Thread gefunden zu haben. Ich stehe vor einem ähnlichen Problem.
Ich habe schon das Vorgehen von "Sarima" angewandt - spricht schonmal dafür, dass mein Vorgehen bis jetzt richtig ist
Jetzt zu meiner Situation:
Ich will nun bspw. einen AR(2)-Prozess mit Lags 1 und 7 schätzen lassen. Gleiche Frage wie oben, wie kann ich das bei garchfit angeben? Das muss doch einfacher gehen als die selbergebastelte Möglichkeit oben, oder?
AR(gast)
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Verfasst am: 30.01.2013, 15:36
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Ich benutze jetzt folgende Speizifikation. Das schätzen fünktioniert damit auch schon.
wenn ich mit den geschätzten Parametern prognostizieren möchte. Weiß einer warum?[/quote]
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... aber keine Sorge. Zum Schluss hast du eine Model und Forecast, welches zu auch quantitative argumentieren kannst.
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