模擬一個基本的SARIMA模型中的R

Question

我正在尋找類似

arima.sim() 

但SARIMA模型。我查看了預測包中的simulate.Arima（），但它似乎需要Arima（）解析的輸入數據集，我不想這樣做。我也看了一下gsarima庫，但它似乎只能模擬季節性AR模型。有沒有什麼辦法來模擬SARIMA模型，如果你只是想提供以下信息：

1. 所有純ARMA的價值觀和季節性ARMA條款不同的滯後。

2. 季節性和非季節性綜合條款的差異數量。

3. 一個季節的長度。

4. 我想模擬的術語數。

Answer 1

原諒答案已晚，但你不妨試試gmwm包（免責聲明：作者的話），如果你做不需要對數據條件來生成SARIMA (p,d,q)(P,D,Q)[S]模型。

最近，SARIMA對象被添加到GitHub的開發版本中，因此語法可能會更改。

代碼示例：

# install.packages("devtools") 
devtools::install_github("smac-group/gmwm") 

# Set seed for reproducibility 
set.seed(13412) 

# Specify a SARIMA(2,1,1)(1,1,1)[12] 
mod = SARIMA(ar=c(.3,.5), i=1, ma=.1, sar=.2, si = 1, sma = .4, s = 12, sigma2 = 1.5) 

# Generate the data 
xt2 = gen.gts(mod, 1e3) 

# Validate output 
arima(xt2, order=c(2,1,1), seasonal=list(order=c(1,1,1), period = 12)) 

輸出：

Call: 
arima(x = xt2, order = c(2, 1, 1), seasonal = list(order = c(1, 1, 1), period = 12)) 

Coefficients: 
     ar1  ar2  ma1 sar1 sma1 
     0.3491 0.4796 0.0903 0.2106 0.4165 
s.e. 0.0737 0.0563 0.0856 0.0551 0.0511 

sigma^2 estimated as 1.555: log likelihood = -1621.37, aic = 3254.75