模拟季节性 ARIMA 模型的问题

Question

我正在尝试通过以下命令使用 R 中的预测包从季节性 arima 模型生成模拟：

simulate(model_temp)

其中model_temp 是将arima() 函数应用于我观察到的时间序列的结果，顺便说一下，我将模型指定为 ARIMA(2,1,2)(0,1,2 )[12] 模型。

但是，当我尝试这样做时，我收到以下错误：

Error in diffinv.vector(x, lag, differences, xi) :
  NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) 

谁能解释一下为什么会这样（以及如何避免这个问题）？

我应该进一步补充一点，我知道我应用并导致 model_temp 拟合的模型不是生成系列的模型，但尽管如此，我仍然想从该模型生成模拟（或任何其他模型）。

最后，是否可以通过仅指定 ar、d、ma、sar、sd、sma 和 sigma 参数而不首先创建正确 ARIMA 类型的对象来从季节性 ARIMA 模型生成模拟？

感谢您的帮助，

乔纳森

Answer 1

当您缺少值时会发生这种情况， 如下例所示。

library(forecast)
x <- WWWusage
x[10] <- NA
fit <- Arima(x,c(3,1,0), seasonal=list(order=c(0,1,1),period=12))
simulate(fit) # Fails

默认参数模拟有条件的未来值 在数据上，如果缺少某些值则失败。 如果你想要一个不相关的样本，你可以添加future=FALSE。

simulate(fit, future=FALSE) # Does not fail

要从任意模型进行模拟，您可以尝试 构建一个最小的Arima 对象， 只包含所需的数据。

m <- list(
  arma=c(3,0,0,1,12,1,1),
  model=list(
    phi=c(1.17, -0.71, 0.39),
    theta=c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-.79)
  ),
  sigma2=11,
  x=NA
)
simulate.Arima(m, nsim=30, future=FALSE)