ARIMA 常数的标准误差答案

【问题标题】：Standard error of the ARIMA constantARIMA 常数的标准误差
【发布时间】：2010-12-31 06:13:30
【问题描述】：

我正在尝试手动计算 ARIMA 模型中常量的标准误差（如果包含）。我参考了 Box and Jenkins (1994) 文本，特别是第 7.2 节，但我的理解是这里提到的方法只计算 ARIMA 参数的方差-协方差矩阵，而不是常数。尝试在互联网上搜索，但找不到任何理论。 Minitab，R等软件计算这个，所以我想知道这是什么方法？有人可以提供有关此主题的任何指针吗？谢谢。

【问题讨论】：

标签： r time-series forecasting

【解决方案1】：

arima() 将拟合带有 ARMA 错误的回归模型。该常数被视为仅由 1 组成的回归变量的系数。因此，您需要回归系数的协方差矩阵，该矩阵通常与 ARMA 系数的协方差矩阵分开计算。看看 Hamilton 的“时间序列分析”第 8.3 节

【讨论】：

感谢 Hyndman 教授的提示和参考。我会检查出来的。

【解决方案2】：

R 的一大优点是您可以从环境中访问 R 本身的大量源代码。如果您只是在命令提示符下键入arima，您将获得arima() 函数的高级源代码。当我尝试时，我在这里得到了几页代码。

您确实错过了在 R 可执行文件内部以本机代码实现的任何内容，但高级代码通常会告诉您您想知道的一切。

【讨论】：

感谢您的回答。我知道这一点，并对其进行了研究，但它是难以理解的（没有任何 cmets 等 - 并且需要很长时间才能理解该理论）。正在考虑是否可以直接指向该理论，或者对我所缺少的内容进行一些解释。

【解决方案3】：

也许换个角度可以解决这个问题。与其将常量视为特殊的东西，不如考虑没有常量和变量是一个向量的问题。

【讨论】：