模拟 ar(2) 模型会生成错误消息

【问题标题】：Simulating ar(2) model generates an error message模拟 ar(2) 模型会生成错误消息
【发布时间】：2022-01-08 18:20:00
【问题描述】：

我是模拟新手，尤其是在时间序列方面，所以如果这个问题看起来过于幼稚，我深表歉意。我试图理解为什么模拟这个 ar(2) 模型会产生错误：

arima.sim(list(order = c(2, 0, 0), ar = c(0.7, 0.3)), n = time_n, sd=0.2) 
Error in arima.sim(list(order = c(2, 0, 0), ar = c(0.7, 0.3)), n = time_n,  : 
  'ar' part of model is not stationary

任何指针将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： r error-handling time-series autoregressive-models

【解决方案1】：

根据理论（例如，参见here），如果r 是自回归多项式的根，那么为了使自回归模型保持平稳

1 - phi_1 x - phi_2 x ...

然后

线性 AR(p) 过程是严格平稳和遍历的当且仅当 |rj|>1 对于所有 j，其中 |rj|是模数复数 rj。

你的情况

polyroot(c(1, -0.7, -0.3))

给出 (1,-3.333)

其实这是arima.sim内的实际代码：

  minroots <- min(Mod(polyroot(c(1, -model$ar))))
    if (minroots <= 1) 
        stop("'ar' part of model is not stationary")

看着模式和懒惰的数学，我怀疑 AR2 的标准转换为 (ph1 + phi2

【讨论】：