arima.sim() 函数变化：样本量、phi 值和 sd 值

Question

我想模拟 ARIMA(1,1,0) 变化：

样本大小
phi 值
标准偏差值。

我很欣赏下面的 r 代码是如何模拟一个 ARIMA(1,1,0) 的，我想按照格式模拟许多 ARIMA(1,1,0) 具有不同 样本大小、phi 值 和 标准偏差值

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)
}

我问过类似的问题并且根据我的问题给出了很好的答案，但现在我看到 arima.sim() 函数在模拟 ARIMA 时间序列中是不可或缺的，因此想将其纳入我模拟 ARIMA 时间序列的风格。我想出了这个试验，它使用 arima.sim() 函数来模拟 N=c(15, 20) ARIMA(1,1,0) 具有不同 样本大小的时间序列、标准偏差值和phi值通过首先生成N随机数然后使用初始的两个随机数作为前两个 ARIMA(1,1,0). The 3rd to **n**th are the made to followARIMA(1,1,0)`。这是我在下面尝试过的：

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))

最后两行把时序数据写成.csv保存在我的工作目录下

Answer 1

这里可能有一个使用Map的方法。如果这不符合您的要求，请编辑您的 post 以包括预期的输出。

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)

arima.sim() 函数变化：样本量、phi 值和 sd 值

arima.sim() function with varying: sample sizes, phi values and sd values

r

arima