Gretl中的加权移动平均线

Question

我有一个关于 gretl 以及如何计算移动平均滤波器的问题。

我有一个时间序列，我想用这些权重计算以 5 为中心的加权移动平均值：0.15、0.2、0.3、0.2、0.15。

在 gretl 的主页中，我们有 Varibile 窗口，我可以在其中选择 Filter，但没有我想要做的选项，只有简单的例子移动平均数。

在 R 中我会这样做：

c<-as.vector()
for (in in 3:(T-2)){ 
c<-rbind(c, 0.15*x[i-2]+0.2*x[i-1]+0.3*x[i]+0.2*x[i+1]+0.15*x[i+2]}

其中 x 是我的时间序列，T 是观察次数。

但我的问题是：

1. 在 gretl 中是否存在一种用户友好的方法？
2. 如果不是，在控制台中最好的方法是什么？是否存在特定功能？

Answer 1

嗯，我不知道你到底怎么称呼用户友好，但既然你想拥有那些特定的权重，我想没有办法输入一些数字，对吧？ 因此，如果我对您的理解正确，并且给定您的系列 x（在声明并识别为时间序列的数据集中），那么您只需输入公式：

series weighma =  0.15 * x(+2) + 0.2 * x(+1) + 0.3 * x + 0.2 * x(-1) + 0.15 * x(-2)

（您也可以输入 'genr' 或省略它，而不是 'series'，但我建议使用这种显式变体。括号内的 + 符号也是如此，表示领先而不是滞后。） “weighma”这个名字当然是任意的。

您至少可以在两个地方输入该公式：从菜单中选择添加/定义新变量，这将为您提供一个带有公式字段的对话框窗口，或者打开 gretl 控制台（或脚本编辑器窗口)。

在脚本中可能更灵活的解决方案可以使用 gretl 变量列表和“lincomb”函数，如下所示：

maxlead = 2
matrix weights = {0.15, 0.2, 0.3, 0.2, 0.15}
list xx = lags( nelem(weights), x(maxlead + 1) )
series weighma = lincomb(xx, weights)

在 MA 居中的假设下，也可以从权重向量的长度推断出正确的 maxlead 值，但我保留它。