Matlab，計量經濟學工具箱 - 用確定性時變方差模擬ARIMA

免責聲明：此問題僅適用於那些有權訪問Matlab中的計量經濟學工具箱的人。Matlab，計量經濟學工具箱 - 用確定性時變方差模擬ARIMA

The Situation：我想用Matlab來模擬使用計量經濟學工具箱的ARIMA（p，d，q）模型的N觀測值。有什麼困難？我希望創新能夠用確定性的時變方差來模擬。

問題1）我能做到這一點使用內置的MATLAB simulate功能而不改變它自己？據我所知，這是不可能的。從我讀到的文檔中，創新可以被指定爲具有恆定的方差（即每個創新的方差相同），或者被指定爲隨機時變的（例如GARCH模型），但是它們不能以確定性的時間 - 變化，我，用戶，選擇他們的價值（除了在平凡的常數情況下）。

問題2）如果答案問題1是「否」，則沒有人認爲有任何理由爲什麼我不能從計量經濟學工具箱編輯simulate功能如下：一）改變序言如果輸入model中的Variance字段被設置爲數字向量而不是數字標量，則函數不會引發錯誤。 b）由的simulate阿爾特線310：

E(:,(maxPQ + 1:end)) = Z * sqrt(variance);

到

E(:,(maxPQ + 1:end)) = (ones(NumPath, 1) * sqrt(variance)) .* Z;

其中NumPath是路徑數來進行模擬，並且它可以假設我已經包含一個錯誤收集器中確保存儲在variance中的（輸入）確定性方差路徑具有正確的長度（即等於每個路徑要模擬的觀測值的數量）。

任何幫助將不勝感激。如果這個問題看起來很基本，我很抱歉，我之前從未編輯過Mathwork自己的一個功能，也不想做一些愚蠢的事情。

UPDATE（2012-10-18）：我相信我上面提出的代碼編輯是有效的，而且我主要相信它不會破壞其他任何東西。然而，事實證明，由於文件權限，實施解決方案並不是微不足道的。我現在正在與Mathworks談論實現我的目標的最佳方式。一旦我有他們，我會在這裏發佈結果。

來源

2012-10-08 Colin T Bowers

像往常一樣，一個問題不能在5秒內回答;） – angainor

@angainor但這些通常是好的:-)我認識到q2是一個難以回答的問題 - 我希望還有其他時間那些已經遇到過這個問題的系列球員/女球員。如果沒有，我會明天做一些測試，並在這裏發佈結果。 –

這是一個半星期沒有答案，所以我覺得我可能在這個時候發表我自己的答案。

迴應我的問題1），不，我還沒有找到任何與內置matlab函數做到這一點。

迴應我的問題2），是的，我發佈的內容將起作用。但是，由於matlab文件權限的原因，它比我想象的要複雜一點。以下是一步一步的指導：

i）在matlab路徑的某處，創建目錄@arima_Custom。

ii）在命令窗口中輸入edit arima。將該文件的文本複製到一個新的m文件中，並將其保存在目錄@arima_Custom中，文件名爲arima_Custom.m。

iii）在您的機器上找到計量經濟學工具箱。找到後，在工具箱中查找目錄@arima。該目錄可能位於（在Linux機器上）$MATLAB_ROOT/toolbox/econ/econ/@arima（在我的機器上，$ MATLAB_ROOT位於/ usr/local/Matlab/R2012b）。將@arima的內容複製到@arima_Custom，但不要複製文件arima.m。

iv）打開arima_Custom進行編輯，即edit arima_Custom。在這個文件中改變第1行自：

classdef (Sealed) arima < internal.econ.LagIndexableTimeSeries

到

classdef (Sealed) arima_Custom < internal.econ.LagIndexableTimeSeries

接着，變更線406從：

function OBJ = arima(varargin)

到

function OBJ = arima_Custom(varargin)

現在，變更線993來自：

if isa(OBJ.Variance, 'double') && (OBJ.Variance <= 0)

到

if isa(OBJ.Variance, 'double') && (sum(OBJ.Variance <= 0) > 0)

V）打開位於@arima_Custom進行編輯simulate.m（我們在步驟三）在複製它。最好在當前文件夾窗口中手動導航到該文件，以確保打開正確的simulate.m。在這個文件中，改變從線310：

E(:,(maxPQ + 1:end)) = Z * sqrt(variance);

到

%Check that the input variance is of the right length (if it isn't scalar) 
if isscalar(variance) == 0 
    if size(variance, 2) ~= 1 
     error('Deterministic variance must be a column vector'); 
    end 
    if size(variance, 1) ~= numObs 
     error('Deterministic variance vector is incorrect length relative to number of observations'); 
    end 
else 
    variance = variance(ones(numObs, 1)); 
end 
%Scale innovations using deterministic variance 
E(:,(maxPQ + 1:end)) = sqrt(ones(numPaths, 1) * variance') .* Z;

，我們就大功告成了！

您現在應該能夠確定性地隨時間變化的使用arima_Custom方差，例如（對於ARIMA（0,1,0））來模擬：

ARIMAModel = arima_Custom('D', 1, 'Variance', ScalarVariance, 'Constant', 0); 
ARIMAModel.Variance = TimeVaryingVarianceVector; 
[X, e, VarianceVector] = simulate(ARIMAModel, NumObs, 'numPaths', NumPaths);

而且，您還應該仍能夠使用matlab的原始arima類，因爲我們沒有改變它。

來源

2012-10-18 08:32:56

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