ISmPooledModel.ARMA

Синтаксис Fore

ARMA: ISlARMA;

Синтаксис Fore

ARMA: Prognoz.Platform.Interop.Stat.SlARMA;

Описание

Свойство ARMA возвращает параметры авторегрессии и скользящего среднего.

Комментарии

По умолчанию параметры авторегрессии и скользящего среднего не заданы.

Порядок AR не может быть использован для модели со случайными эффектами, т.е. если ISmPooledModel.CrossSection = PooledModelCrossSectionType.RandomEffect.

Для модели регрессии на панельных данных порядок MA не может быть использован.

Пример Fore

Добавьте ссылку на системную сборку Stat.

Sub UserProc;
Var
    PooledModel: ISmPooledModel;
    yY: Array[6, 2] Of Double;
    X1x, x2x: Array[7, 2] Of Double;
    Coefficients: ICoefficients;
    ARMA: ISlARMA;
    i, j, Status, MPLastPoint, ForecastValue: Integer;
    StandardError, Estimate, d1, d2: Array Of Double;
Begin
    PooledModel := New SmPooledModel.Create;
    // Объясняемые значения
    yY[0, 0] := 20;  yY[0, 1] := 17;
    yY[1, 0] := 7;   yY[1, 1] := Double.Nan;
    yY[2, 0] := -50; YY[2, 1] := 21;
    yY[3, 0] := 20;  yY[3, 1] := 17;
    yY[4, 0] := 25;  yY[4, 1] := 7;
    yY[5, 0] := -50; YY[5, 1] := 0.1;
    PooledModel.Explained.Value := YY;
    // Объясняющие значения
    x1x[0, 0] := 4;   x1x[0, 1] := -1.5;
    x1x[1, 0] := 0.5; x1x[1, 1] := 5;
    x1x[2, 0] := -2;  x1x[2, 1] := 2.5;
    x1x[3, 0] := 130; x1x[3, 1] := 131;
    x1x[4, 0] := 141; x1x[4, 1] := Double.Nan;
    x1x[5, 0] := 150; x1x[5, 1] := 151;
    x1x[6, 0] := 160; x1x[6, 1] := 161;
    PooledModel.Explanatories.Add.Value := x1x;
    // Веса
    x2x[0, 0] := 3;    x2x[0, 1] := 0.5;
    x2x[1, 0] := 6;    x2x[1, 1] := 1;
    x2x[2, 0] := 0.75; x2x[2, 1] := 2;
    x2x[3, 0] := 230;  x2x[3, 1] := 231;
    x2x[4, 0] := 240;  x2x[4, 1] := 241;
    x2x[5, 0] := 250;  x2x[5, 1] := 251;
    x2x[6, 0] := 260;  x2x[6, 1] := 261;
    PooledModel.Weights := x2x;
    // Период идентификации
    PooledModel.ModelPeriod.FirstPoint := 2;
    PooledModel.ModelPeriod.LastPoint := 5;
    // Последняя точка прогноза
    PooledModel.Forecast.LastPoint := 7;
    // Тип модели
    PooledModel.CrossSection := PooledModelCrossSectionType.None;
    // Обработка пропусков
    PooledModel.MissingData.Method := MissingDataMethod.SampleAverage;
    // Параметры авторегрессии и скользящего среднего
    ARMA := PooledModel.ARMA;
    ARMA.ParseAR("1");
    // Запускаем расчет и выводим полученные коэффициенты
    Status := PooledModel.Execute;
    Debug.WriteLine(PooledModel.Errors);
    If Status = 0 Then
        Coefficients := PooledModel.ModelCoefficients.Coefficients;
        j := Coefficients.Estimate.Length;
        Debug.WriteLine("Значения коэффициентов:");
        For i := 0 To j - 1 Do
            Estimate := Coefficients.Estimate;
            StandardError := Coefficients.StandardError;
            Debug.WriteLine(" " + (i + 1).ToString + ": " + Estimate[i].ToString + ", " + StandardError[i].ToString);
        End For;
        Debug.WriteLine("=== Модельные ряды ===");
        For i := 0 To PooledModel.Fitted.GetUpperBound(1) Do
            d1 := PooledModel.Fitted;
            d2 := PooledModel.Fitted;
            Debug.WriteLine(" " + d1[i,0].ToString + " " + d2[i,1].ToString);
        End For;
        Debug.WriteLine("=== Ряды остатков ===");
        For i := 0 To PooledModel.Residuals.GetUpperBound(1) Do
            d1 := PooledModel.Residuals;
            d2 := PooledModel.Residuals;
            Debug.WriteLine(" " + d1[i,0].ToString + " " + d2[i,1].ToString);
        End For;
        Debug.WriteLine("=== Прогнозные ряды ===");
        MPLastPoint := PooledModel.ModelPeriod.LastPoint;
        ForecastValue := PooledModel.Forecast.Value.GetUpperBound(1);
        For i := MPLastPoint To ForecastValue Do
            d1 := PooledModel.Forecast.Value;
            d2 := PooledModel.Forecast.Value;
            Debug.WriteLine((i+1).ToString + ". " + d1[i,0].ToString + " " + d2[i,1].ToString);
        End For;
    End If;
End Sub UserProc;

После выполнения примера будет рассчитана модель регрессии на панельных данных со случайными эффектами, результаты расчета выведены в окно консоли.

Пример Fore.NET

Необходимые требования и результат выполнения примера Fore.NET совпадают с примером Fore.

Imports Prognoz.Platform.Interop.Stat;
…
Public Shared Sub Main(Params: StartParams);
Var
    PooledModel: ISmPooledModel;
    yY: Array[2, 6] Of Double;
    X1x, x2x: Array[2, 7] Of Double;
    Coefficients: ICoefficients;
    ARMA: ISlARMA;
    i, j, Status, MPLastPoint, ForecastValue: Integer;
    StandardError, Estimate, d1, d2: System.Array;
Begin
    PooledModel := New SmPooledModel.Create();
    // Объясняемые значения
    yY[0, 0] := 20;  yY[1, 0] := 17;
    yY[0, 1] := 7;   yY[1, 1] := Double.Nan;
    yY[0, 2] := -50; YY[1, 2] := 21;
    yY[0, 3] := 20;  yY[1, 3] := 17;
    yY[0, 4] := 25;  yY[1, 4] := 7;
    yY[0, 5] := -50; YY[1, 5] := 0.1;
    PooledModel.Explained.Value:=yY;
    // Объясняющие значения
    x1x[0, 0] := 4;   x1x[1, 0] := -1.5;
    x1x[0, 1] := 0.5; x1x[1, 1] := 5;
    x1x[0, 2] := -2;  x1x[1, 2] := 2.5;
    x1x[0, 3] := 130; x1x[1, 3] := 131;
    x1x[0, 4] := 141; x1x[1, 4] := Double.Nan;
    x1x[0, 5] := 150; x1x[1, 5] := 151;
    x1x[0, 6] := 160; x1x[1, 6] := 161;
    PooledModel.Explanatories.Add().Value := x1x;
    // Веса
    x2x[0, 0] := 3;    x2x[1, 0] := 0.5;
    x2x[0, 1] := 6;    x2x[1, 1] := 1;
    x2x[0, 2] := 0.75; x2x[1, 2] := 2;
    x2x[0, 3] := 230;  x2x[1, 3] := 231;
    x2x[0, 4] := 240;  x2x[1, 4] := 241;
    x2x[0, 5] := 250;  x2x[1, 5] := 251;
    x2x[0, 6] := 260;  x2x[1, 6] := 261;
    PooledModel.Weights := x2x;
    // Период идентификации
    PooledModel.ModelPeriod.FirstPoint := 2;
    PooledModel.ModelPeriod.LastPoint := 5;
    // Последняя точка прогноза
    PooledModel.Forecast.LastPoint := 7;
    // Тип модели
    PooledModel.CrossSection := PooledModelCrossSectionType.pmcstNone;
    // Обработка пропусков
    PooledModel.MissingData.Method := MissingDataMethod.mdmSampleAverage;
    // Параметры авторегрессии и скользящего среднего
    ARMA := PooledModel.ARMA;
    ARMA.ParseAR("1", True);
    // Запускаем расчет и выводим полученные коэффициенты
    Status := PooledModel.Execute();
    System.Diagnostics.Debug.WriteLine(PooledModel.Errors);
    If Status = 0 Then
        Coefficients := PooledModel.ModelCoefficients.Coefficients;
        j := Coefficients.Estimate.Length;
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Значения коэффициентов:");
        For i := 0 To j - 1 Do
            Estimate := Coefficients.Estimate;
            StandardError := Coefficients.StandardError;
            System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" " + (i + 1).ToString() + ": " + Estimate[i].ToString() + ", " + StandardError[i].ToString());
        End For;
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("=== Модельные ряды ===");
        For i := 0 To PooledModel.Fitted.GetUpperBound(1) Do
            d1 := PooledModel.Fitted;
            d2 := PooledModel.Fitted;
            System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" " + d1[0,i].ToString() + " " + d2[1,i].ToString());
        End For;
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("=== Ряды остатков ===");
        For i := 0 To PooledModel.Residuals.GetUpperBound(1) Do
            d1 := PooledModel.Residuals;
            d2 := PooledModel.Residuals;
            System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" " + d1[0,i].ToString() + " " + d2[1,i].ToString());
        End For;
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("=== Прогнозные ряды ===");
        MPLastPoint := PooledModel.ModelPeriod.LastPoint;
        ForecastValue := PooledModel.Forecast.Value.GetUpperBound(1);
        For i := MPLastPoint To ForecastValue Do
            d1 := PooledModel.Forecast.Value;
            d2 := PooledModel.Forecast.Value;
            System.Diagnostics.Debug.WriteLine((i+1).ToString() + ". " + d1[0,i].ToString() + " " + d2[1,i].ToString());
        End For;
    End If;
End Sub;

См. также:

ISmPooledModel