ARIMA 系列 SAS 与 R答案

【问题标题】：ARIMA series SAS vs RARIMA 系列 SAS 与 R
【发布时间】：2017-06-25 18:35:05
【问题描述】：

我正在使用时间序列测试 SAS 和 R。

我在 R 中有这段代码

ARIMA (1,1,0) (0,1,1)

 ar1_ma12noint<-arima(qxts, order = c(1,1,0),seasonal = list(order = c(0,1, 1), period = 12),
                     include.mean = FALSE )

ar1_ma12noint

(1-pnorm(abs(ar1_ma12noint$coef)/sqrt(diag(ar1_ma12noint$var.coef))))*2

SAS 中的这段代码，

proc arima data= serie.diff12_r  plots(unpack)=series(corr crosscorr);
identify var=pasajeros nlag=60 ;
estimate p=(1) q=(12) noint ;
run;

编辑：SPSS 显示与 SAS 相同的估计参数。

我在他们两个都有相同的模型，但是

R 显示了这个估计参数：

Coefficients:
     ar1    sma1
  -0.353  -0.498

s.e. 0.082 0.068

还有 SAS，

 MA1,1 0.48528 0.08367 5.80 <.0001 12 
AR1,1 -0.34008 0.08666 -3.92 0.0001 1

我想知道为什么两个程序之间的估计值不同。我的意思是季节性 ma 参数的 sing。

谢谢大家！

编辑：我认为 R 显示带有变化的移动平均模型。

问题结束了！

【问题讨论】：

看起来您没有在 SAS 中区分您的系列，但您的 R 代码指定了一个差异系列。

标签： r sas

【解决方案1】：

两件事：

您的 R 模型使用简单的季节性差分，而您的 SAS 模型没有
SAS 默认使用条件最小二乘估计，而 R 使用条件最小二乘来初始化 ML 估计。

指定 ML 估计并添加阶差 (1 12) 应该会产生相同的结果：

proc arima data= serie.diff12_r  plots(unpack)=series(corr crosscorr);
    identify var=pasajeros(1 12) nlag=60 ;
    estimate p=(1) q=(12) noint method=ml;
run;

【讨论】：