具有 3 个滞后的一阶差分记录预测序列的逆差分

Question

我需要找到经过一阶差分和对数变换的预测序列 (Yhat) 的整数水平值。 Y（历史值）也在模型中进行一阶差分和对数变换。在预测模型中的其他解释变量中，我包括了 Y 的 3 个滞后。

附件是我的数据示例和尝试的代码：

Y <- c(-0.152173699, 0.0851127719, 0.0661929217, 0.0264363447, 0.1573354409, 
        0.179341773, -0.044074259, -0.024127508, -0.077372328, -0.193526582, 
       -0.000903022, 0.0055949315, -0.134181272, 0.0567104261, 0.1372616751)

Yhat <- c(0.0465438574, 0.1760133474, 0.1255204798, -0.068279185, 
         -0.039387892, -0.155933587, -0.208026128, -0.059038994, 
         -0.003134164, -0.098086861, 0.0392325191, 0.0803085821)

exp(cumsum((Yhat) + Y[1]))

我该如何继续？

Answer 1

仅转换 Yhat，您可能希望使用

exp(cumsum(Yhat) + log(april98Y))

其中 april98Y 是原始系列 Y 1998 年 4 月水平的值。这将为您提供 1998 年 5 月至 1999 年 4 月期间水平的预测值。

在某些情况下，您可能希望恢复由于滞后而丢失的观察结果。在那种情况下我们可以做

exp(cumsum(c(Y[1:3], Yhat)) + log(jan98Y))

因此结果是从 1998 年 2 月到 1999 年 4 月的历史 + predicted/fitted 系列水平。

具有 3 个滞后的一阶差分记录预测序列的逆差分

Inverse Differencing of a 1st Differenced Logged Forecasted Series with 3 lags

integration

r

forecasting

difference